Inhalt
Dieses Seminar können Sie als Präsenzseminar oder als Live-Online-Training buchen! Details unter: Direktlink zum Kurs!
In diesem Kurs erfahren die Kursteilnehmer mehr über die Datentechnik in Bezug auf die Arbeit mit Batch- und Echtzeit-Analyselösungen unter Verwendung von Azure-Datenplattformtechnologien.
Sie beginnen mit Grundlagen der wichtigsten Computer- und Speichertechnologien, die zum Erstellen einer analytischen Lösung verwendet werden. 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 lernen auch die verschiedenen Möglichkeiten kennen, Daten mit denselben Technologien zu transformieren, mit denen sie aufgenommen werden. Anschließend wird gezeigt, wie man ein Echtzeit-Analysesystem zur Erstellung von Echtzeit-Analyselösungen erstellt.
Dieses Seminar enthält folgende Schwerpunkte:
- Erkunden von Compute- und Speicheroptionen für Datentechnikworkloads in Azure
- Ausführen interaktiver Abfragen mithilfe serverloser SQL-Pools
- Durchführen der Datenuntersuchung und -transformation in Azure Databricks
- Erkunden, Transformieren und Laden von Daten im Data Warehouse mit Apache Spark
- Erfassen und Laden von Daten im Data Warehouse
- Transformieren von Daten mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
- Integrieren von Daten aus Notebooks mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
- Unterstützen von Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) mit Azure Synapse Link
- Umsetzen von End-to-End-Sicherheit mit Azure Synapse Analytics
- Durchführen der Streamverarbeitung in Echtzeit mit Stream Analytics
- Erstellen einer Streamverarbeitungslösung mit Event Hubs und Azure Databricks
Das Seminar dient zur Vorbereitung auf die Prüfung DP-203, nach bestandenem Examen erhalten Sie folgenden Titel:
Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate
Die Prüfungsgebühr für das Examen DP-203 ist in der Kursgebühr NICHT enthalten.
Hinweis: Der Kurs wird in deutscher Sprache gehalten, die MOC Unterlagen sind nur in englischer Sprache verfügbar.
Inhalt:
- Modul 1: Erkunden von Compute- und Speicheroptionen für Datentechnikworkloads
- - Einführung in Azure Synapse Analytics
- - Beschreiben von Azure Databricks
- - Einführung in Azure Data Lake Storage
- - Beschreiben der Delta Lake-Architektur
- - Arbeiten mit Datenströmen mithilfe von Azure Stream Analytics
- Modul 2: Ausführen interaktiver Abfragen mithilfe von serverlosen SQL-Pools von Azure Synapse Analytics
- - Kennenlernen von serverlosen SQL-Pool-Funktionen in AzureSynapse
- - Abfragen von Daten im Lake mit serverlosen SQL-Pools von Azure Synapse
- - Erstellen von Metadatenobjekten in serverlosen SQL-Pools von Azure Synapse
- - Schützen von Daten und Verwalten von Benutzern in serverlosen SQL-Pools von Azure Synapse
- Modul 3: Datenuntersuchung und -transformation in Azure Databricks
- - Beschreiben von Azure Databricks
- - Lesen und Schreiben vonDaten in Azure Databricks
- - Arbeiten mit DataFrames in Azure Databricks
- - Arbeiten mit erweiterten Methoden für Dataframes in Azure Databricks
- Modul 4: Untersuchen, Transformieren und Laden von Daten im Data Warehouse mithilfe von Apache Spark
- - Grundlegendes zu Big-Data-Entwicklung mit Apache Spark in Azure Synapse Analytics
- - Erfassen von Daten mit Apache Spark-Notebooks in Azure Synapse Analytics
- - Transformieren von Daten mit Dataframes in Apache Spark-Pools in Azure Synapse Analytics
- - Integrieren von SQL- und Apache Spark-Pools in Azure Synapse Analytics
- Modul 5: Erfassen und Laden von Daten im Data Warehouse
- - Verwenden von bewährten Methoden zum Laden von Daten in Azure Synapse Analytics
- - Datenerfassung im Petabytebereich mit Azure Data Factory
- Modul 6: Transformieren von Daten mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
- - Datenintegration mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
- - Transformation ohne Code im großen Stil mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
- Modul 7: Orchestrieren der Datenverschiebung und -transformation in Azure Synapse-Pipelines
- - Orchestrieren der Datenverschiebung und -transformation in Azure Data Factory
- Modul 8: End-to-End-Sicherheit mit Azure Synapse Analytics
- - Schützen einer Data Warehouse-Datenbank in Azure Synapse Analytics
- - Konfigurieren und Verwalten von Geheimnissen in Azure Key Vault
- - Implementieren von Compliancekontrollen für vertrauliche Daten
- Modul 9: Unterstützen von Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) mit Azure Synapse Link
- - Entwerfen der hybriden transaktionalen und analytischen Verarbeitung mithilfe von Azure Synapse Analytics
- - Konfigurieren von Azure Synapse Link mit Azure Cosmos DB
- - Abfragen von Azure Cosmos DB mit Apache Spark-Pools
- - Abfragen von Azure Cosmos DB mit serverlosen SQL-Pools
- Modul 10: Streamverarbeitung in Echtzeit mit Stream Analytics
- - Aktivieren von zuverlässigem Messaging für Big Data-Anwendungen mithilfe von Azure Event Hubs
- - Arbeiten mit Datenströmen mithilfe von Azure Stream Analytics
- - Erfassen von Datenströmen mit Azure Stream Analytics
- Modul 11: Erstellen einer Streamverarbeitungslösung mit Event Hubs und Azure Databricks
- - Verarbeiten von Streamingdaten mit Structured Streaming in Azure Databricks
Lernziele:
Siehe Beschreibung und Inhalt.
- Sonstiges Merkmal
- Kurskategorie Berufliche Bildung