Azure - DP-203T00 - Data Engineering on Microsoft Azure

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 Azure Synapse
- 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 von Daten 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

4 Tage

Siehe Beschreibung und Inhalt.

Kenntnissen in Cloud Computing und Kerndatenkonzepten sowie Berufserfahrung mit Datenlösungen.

Im Preis enthalten sind PC-COLLEGE - Zertifikat, technische Beratung und Kursmaterial.

Bildungsscheck, andere auf Anfrage

Siehe Beschreibung und Inhalt.

A62240610-ONL