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Data Engineering on Microsoft Azure

Wissensgarantie:
12 Monate
Hersteller-ID:
DP-203T00
Examen-ID:
DP-203
Trainings-ID:
DP-203T00

Inhalt des Trainings

In diesem Kurs erfahren die Kursteilnehmer*innen mehr über die Datentechnik in Bezug auf die Arbeit mit Batch- und Echtzeit-Analyselösungen unter Verwendung von Azure-Datenplattformtechnologien. Die Teilnehmer*innen beginnen mit Grundlagen der wichtigsten Computer- und Speichertechnologien, die zum Erstellen einer analytischen Lösung verwendet werden.
Die Teilnehmer*innen lernen, wie man Daten, die in Dateien in einem Datenmeer gespeichert sind, interaktiv untersuchen kann. Sie lernen die verschiedenen Erfassungstechniken kennen, die zum Laden von Daten mit der Apache Spark-Funktion in Azure Synapse Analytics oder Azure Databricks verwendet werden können, und erfahren, wie Sie mithilfe von Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines die Erfassung durchführen. Die Teilnehmer*innen lernen auch die verschiedenen Möglichkeiten kennen, Daten mit denselben Technologien zu transformieren, mit denen sie aufgenommen werden. Sie werden verstehen, wie wichtig es ist, Sicherheit zu implementieren, um sicherzustellen, dass die Daten in Ruhe oder während des Transports geschützt sind. Anschließend wird gezeigt, wie man ein Echtzeit-Analysesystem zur Erstellung von Echtzeit-Analyselösungen erstellt.
 

Zielgruppen

  • Datenexpert*innen, Datenarchitekt*innen und Business Intelligence-Expert*innen, die sich über Datentechnik und das Erstellen von Analyselösungen mithilfe der Datenplattformtechnologien in Microsoft Azure informieren möchten
  • Die sekundäre Zielgruppe für diesen Kurs sind Data Analyst*innen und Data Scientists*innen, die auf Microsoft Azure basierende Analyselösungen nutzen

Vorkenntnisse

Die Kenntnisse zu Cloud Computing und Kerndatenkonzepten sowie Berufserfahrung mit Datenlösungen sind notwendig
 


 

Detail-Inhalte

Introduction to data engineering on Azure
  • What is data engineering
  • Important data engineering concepts
  • Data engineering in Microsoft Azure
Einführung in Azure Data Lake Storage Gen2
  • Informationen zu Azure Data Lake Storage Gen
  • Aktivieren von Azure Data Lake Storage Gen2 in Azure Storage
  • Azure Data Lake Storage und Azure Blob Storage im Vergleich
  • Kennenlernen der Phasen bei der Verarbeitung von Big Data
  • Verwenden von Azure Data Lake Storage Gen2 in Datenanalyseworkloads
Einführung in Azure Synapse Analytics
  • Was ist Azure Synapse Analytics?
  • Funktionsweise von Azure Synapse Analytics
  • Einsatz von Azure Synapse Analytics
Verwenden von serverlosen Azure Synapse SQL-Pools zum Abfragen von Dateien in einem Data Lake
  • Verstehen der Funktionen und Anwendungsfälle von serverlosen SQL-Pools in Azure Synapse
  • Abfragen von Dateien mithilfe eines serverlosen SQL-Pools
  • Erstellen externer Datenbankobjekte
Verwenden von serverlosen SQL-Pools für Azure Synapse zum Transformieren von Daten in einem Data Lake
  • Transformieren von Datendateien mit der CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT-Anweisung
  • Kapseln von Datentransformationen in einer gespeicherten Prozedur
  • Einschließen einer gespeicherten Prozedur für die Datentransformation in eine Pipeline
Erstellen einer Lake-Datenbank in Azure Synapse Analytics
  • Grundlegendes zu den Konzepten bei Lake-Datenbanken
  • Erkunden von Datenbankvorlagen
  • Erstellen einer Lake-Datenbank
  • Verwenden einer Lake-Datenbank
Grundlegendes zu Big-Data-Entwicklung mit Apache Spark in Azure Synapse Analytics
  • Was ist ein Apache Spark-Pool in Azure Synapse Analytics?
  • Wie funktionieren Apache Spark-Pools in Azure Synapse Analytics?
  • Wann werden Apache Spark-Pools in Azure Synapse Analytics verwendet?
Transform data with Spark in Azure Synapse Analytics
  • Modify and save dataframes
  • Partition data files
  • Transform data with SQL
Verwenden von Delta Lake in Azure Synapse Analytics
  • Grundlegendes zu Delta Lake
  • Erstellen von Delta Lake-Tabellen
  • Erstellen von Katalogtabellen
  • Verwenden von Delta Lake mit Streamingdaten
  • Verwenden von Delta Lake in einem SQL-Pool
Analysieren von Daten in einem relationalen Data Warehouse
  • Entwerfen eines Data Warehouse-Schemas
  • Erstellen von Data Warehouse-Tabellen
  • Laden von Data Warehouse-Tabellen
  • Abfragen eines Data Warehouse
Load data into a relational data warehouse
  • Load staging tables
  • Load dimension tables
  • Load time dimension tables
  • Load slowly changing dimensions
  • Load fact tables
  • Perform post load optimization
Build a data pipeline in Azure Synapse Analytics
  • Understand pipelines in Azure Synapse Analytics
  • Create a pipeline in Azure Synapse Studio
  • Define data flows
  • Run a pipeline
Use Spark Notebooks in an Azure Synapse Pipeline
  • Introduction
  • Understand Synapse Notebooks and Pipelines
  • Use a Synapse notebook activity in a pipeline
  • Use parameters in a notebook
Planen der hybriden transaktionalen/analytischen Verarbeitung mithilfe von Azure Synapse Analytics
  • Grundlegendes zu hybriden transaktionalen und analytischen Verarbeitungsmustern
  • Beschreiben von Azure Synapse Link
Implementieren von Azure Synapse Link in Azure Cosmos DB
  • Aktivieren eines Cosmos DB-Kontos für die Verwendung von Azure Synapse Link
  • Erstellen eines Containers mit aktiviertem analytischen Speicher
  • Erstellen eines verknüpften Diensts für Cosmos DB
  • Abfragen von Cosmos DB-Daten mit Spark
  • Abfragen von Cosmos DB mit Synapse SQL
Implementieren von Azure Synapse Link für SQL
  • Was ist Azure Synapse Link für SQL?
  • Konfigurieren von Azure Synapse Link für Azure SQL-Datenbank
  • Konfigurieren von Azure Synapse Link für SQL Server 2022
Erste Schritte mit Azure Stream Analytics
  • Grundlegendes zu Datenströmen
  • Grundlegendes zur Ereignisverarbeitung
  • Grundlegendes zu Fensterfunktionen
Erfassen von Streamingdaten mithilfe von Azure Stream Analytics und Azure Synapse Analytics
  • Szenarios für die Streamerfassung
  • Konfigurieren von Eingaben und Ausgaben
  • Definieren einer Abfrage zum Auswählen, Filtern und Aggregieren von Daten
  • Ausführen eines Auftrags zum Erfassen von Daten
Visualisieren von Echtzeitdaten mit Azure Stream Analytics und Power BI
  • Verwenden einer Power BI-Ausgabe in Azure Stream Analytics
  • Erstellen einer Abfrage für die Echtzeitvisualisierung
  • Erstellen von Datenvisualisierungen in Echtzeit in Power BI
Einführung in Microsoft Purview
  • Was ist Microsoft Purview?
  • Funktionsweise von Microsoft Purview
  • Anwendungsfälle für Microsoft Purview
Integrieren von Microsoft Purview und Azure Synapse Analytics
  • Katalogisieren von Azure Synapse Analytics-Datenressourcen in Microsoft Purview
  • Verbinden von Azure Purview mit einem Azure Synapse Analytics-Arbeitsbereich
  • Durchsuchen eines Purview-Katalogs in Synapse Studio
  • Nachverfolgen der Datenherkunft in Pipelines
Einführung in Azure Databricks
  • Erste Schritte mit Azure Databricks
  • Erkennen von Azure Databricks-Workloads
  • Verständnis der grundlegenden Konzepte
Verwenden von Apache Spark in Azure Databricks
  • Einführung in Spark
  • Erstellen eines Spark-Clusters
  • Verwenden von Spark in Notebooks
  • Verwenden von Spark zum Arbeiten mit Datendateien
  • Visualisieren von Daten
Ausführen von Azure Databricks-Notebooks mit Azure Data Factory
  • Informationen zu Azure Databricks-Notebooks und -Pipelines
  • Erstellen eines verknüpften Diensts für Azure Databricks
  • Verwenden einer Notebook-Aktivität in einer Pipeline
  • Verwenden von Parametern in einem Notebook

Empfohlene Kenntnisse

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