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1-Tag Intensiv-Seminar

DP-900T00: Microsoft Azure Data Fundamentals

In diesem Training erlernen die Teilnehmenden die Grundlagen von Datenbankkonzeption in einer Cloud-Umgebung, erwerben grundlegende Kenntnisse im Umgang mit Cloud-Datendiensten und vertiefen ihr Grundlagen wissen über Cloud-Datendienste in Microsoft Azure. Sie erlernen zu identifizieren und zu beschreiben der Kerndatenkonzepte wie relationale, nicht-relationale, Big Data und Analytics und untersuchen wie diese Technologien in Microsoft Azure implementiert werden.

Module A: Overview of Data Analytics and the Data Pipeline

• Data analytics use cases
• Using the data pipeline for analytics

Module 1: Using Amazon Redshift in the Data Analytics Pipeline

• Why Amazon Redshift for data warehousing?
• Overview of Amazon Redshift

Module 2: Introduction to Amazon Redshift

• Amazon Redshift architecture
• Interactive Demo 1: Touring the Amazon Redshift console
• Amazon Redshift features
• Practice Lab 1: Load and query data in an Amazon Redshift cluster

Module 3: Ingestion and Storage

• Ingestion
• Interactive Demo 2: Connecting your Amazon Redshift cluster using a Jupyter notebook with Data API
• Data distribution and storage
• Interactive Demo 3: Analyzing semi-structured data using the SUPER data type
• Querying data in Amazon Redshift
• Practice Lab 2: Data analytics using Amazon Redshift Spectrum

Module 4: Processing and Optimizing Data

• Data transformation
• Advanced querying
• Practice Lab 3: Data transformation and querying in Amazon Redshift
• Resource management

Interactive Demo 4: Applying mixed workload management on Amazon Redshift

• Automation and optimization
• Interactive demo 5: Amazon Redshift cluster resizing from the dc2.large to ra3.xlplus cluster

Module 5: Security and Monitoring...

Nach dem Seminar kennen Sie die wichtigsten Konzepte des Wissensmanagements aus Betriebswirtschaft, IT und Soziologie. Sie können abschätzen, welche der Konzepte für Ihre Unternehmenssituation angemessen und eventuell sogar erforderlich sind. Sie lernen ein Wissensmanagement-Projekt aufzusetzen und werden mit der Rolle Wissensmanager vertraut. Sie wissen, wie aus einem Data Warehouse ein Knowledge Warehouse wird. Sie können ein ISO15504 konformes Wissensmanagement Audit gestalten

Dieser Kurs vermittelt eine umfassende Einführung in das Thema Data Science. Als Einstieg wird den Teilnehmern gezeigt, welcher Wandel derzeit durch die Digitalisierung stattfindet. Am Thema Datenstrategie wird vorgestellt, welche Faktoren im Unternehmen berücksichtigt werden müssen, um Daten als Vermögenswert zu betrachten und datenbasierte Entscheidungen treffen zu können. Von der Ideengenerierung über die Aufbereitung und Analyse bis zum Go-live werden die Besonderheiten eines Data Science Projekts anhand des führenden Vorgehensmodells CRISP-DM besprochen. Die Definition des Begriffes ‚Daten’ wird von anschaulichen Beispielen zu unterschiedlichen Datenarten begleitet. Aspekte der Datenspeicherung werden zusammen mit drei wichtigen Datenarchitekturen präsentiert: Data Warehouse, Data Lake und Hybride Architektur. Die methodische Vertiefung erfolgt mit Schwerpunkt auf Datenaufbereitung, explorativer Datenanalyse sowie auf Ziele und Modelle des Machine Learning. Abschließend wird die adressatengerechte und visuell ansprechende Aufbereitung von Daten illustriert.