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In diesem Seminar lernen die Teilnehmer, wie sie Data Engineering in Bezug auf die Arbeit mit Batch- und Echtzeit-Analyselösungen unter Verwendung von Azure-Datenplattformtechnologien nutzen. Dabei lernen sie zunächst die wichtigsten Rechen- und Speichertechnologien kennen, die zum Aufbau einer analytischen Lösung verwendet werden. Es werden in Dateien gespeicherte Daten in einem Data Lake interaktiv untersucht. Verschiedene Ingestion-Techniken, die zum Laden von Daten mit der Apache Spark-Funktion in Azure Synapse Analytics oder Azure Databricks verwendet werden, werden erläutert. Die Teilnehmer lernen auch die verschiedenen Möglichkeiten kennen, wie sie die Daten mit denselben Technologien umwandeln können, die für den Dateningest verwendet werden. Sie werden verstehen, wie wichtig es ist, Sicherheit zu implementieren, um sicherzustellen, dass die Daten im Ruhezustand oder bei der Übertragung geschützt sind. Es wird gezeigt, wie ein Echtzeit-Analysesystem erstellt wird, um Echtzeit-Analyselösungen zu entwickeln.

Dieses Seminar ist Teil dieses Qualifizierungsplaners:

Im Verlauf dieses Seminars erwerben die Teilnehmer Kenntnisse über den Design- und Implementierungsprozess von Datenpipelines und ETL-Prozessen. Sie lernen, wie Daten aus diversen Quellen extrahiert, gemäß bestimmter Geschäftsregeln transformiert und schließlich in Zielsysteme geladen werden. Zudem werden sie mit den typischen Herausforderungen bei der Datenintegration und den entsprechenden Lösungsansätzen konfrontiert. Durch eine Mischung aus theoretischer Unterweisung und praxisorientierten Übungen werden die Fähigkeiten der Teilnehmer gestärkt, um Datenpipelines effektiv zu konzipieren und umzusetzen.

Im Verlauf dieses Seminars erwerben die Teilnehmer Kenntnisse über den Design- und Implementierungsprozess von Datenpipelines und ETL-Prozessen. Sie lernen, wie Daten aus diversen Quellen extrahiert, gemäß bestimmter Geschäftsregeln transformiert und schließlich in Zielsysteme geladen werden. Zudem werden sie mit den typischen Herausforderungen bei der Datenintegration und den entsprechenden Lösungsansätzen konfrontiert. Durch eine Mischung aus theoretischer Unterweisung und praxisorientierten Übungen werden die Fähigkeiten der Teilnehmer gestärkt, um Datenpipelines effektiv zu konzipieren und umzusetzen.

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 ode

Dieser Kurs behandelt Methoden und Praktiken zur Implementierung und Verwaltung von Datenanalyselösungen im Unternehmensmaßstab mit Microsoft Fabric.

Dieser praxisorientierte Kurs behandelt die Verarbeitung von großen Datenmengen mit Apache Spark und Python. Es werden grundlegende Konzepte von PySpark erläutert und die Integration des Python Datenanalyse Moduls Pandas in PySpark behandelt. Darüber hinaus werden die Möglichkeiten der Anwendung von Machine Learning in PySpark vorgestellt. Der Kurs bietet einen Überblick über die Analyse großer Datenmengen, Hadoop und Kubernetes, sowie die Verwendung von Spark als Datenverarbeitungsframework. Es werden auch Themen wie das Einladen von Daten, Datenaufbereitung (Transformation, Filtern, Joinen, Aggregation), Ausführungsmodelle von Apache Spark und Datenorganisation in Big Data Projekten behandelt. Insgesamt bietet dieser Kurs eine umfassende Einführung in die Verarbeitung großer Datenmengen mit Apache Spark und Python.

Der Kurs ist in drei thematische Bereiche unterteilt, um die Teilnehmer schrittweise an Apache Spark heranzuführen.

Im ersten Teil wird ein knapper Überblick über aktuelle Technologien zur Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen (Hadoop und Kubernetes) gegeben und die Rolle von Spark als wichtiges Datenverarbeitungsframework erläutert.

Der zweite Teil beinhaltet eine ausführliche Einführung in die Arbeit mit Apache Spark mit Python (PySpark). Dabei werden alle wichtigen Punkte behandelt, wie das Laden von Daten, die Datenaufbereitung (Transformation, Filtern, Joinen, Aggregation), die Anbindung verschiedener Datenquellen, die A...

Zu wissen, wie eine Programmiersprache funktioniert, genügt nicht, um im Unternehmen effizient Software zu entwickeln. Für die Erstellung qualitativ hochwertiger Produkte sind zusätzliche Werkzeuge und Arbeitsabläufe notwendig. In diesem dritten und abschließenden Modul wird der gesamte Entwicklungsprozess betrachtet und umgesetzt, sodass die Teilnehmer im Anschluss sofort in Entwicklungs-Teams eingesetzt werden können.

Lernziele:

• Verständnis der modularisierten Programmierung und der Vorteile modularer Systeme
• Beherrschen von Source Code Management mit Git und Build-Prozessen mit Apache Maven
• Kenntnis der wichtigsten Open Source-Bibliotheken und deren Integration in Projekte
• Fähigkeit zur Qualitätssicherung durch Unit-Tests und Integration Tests
• Anwendung von Multithreading und Verteilten Anwendungen mit Java
• Umsetzung von CI/CD-Pipelines und Bereitstellung von Anwendungen mit Docker

Nutzen für die Teilnehmer:

• Sie erlangen die Fähigkeit, den gesamten Entwicklungsprozess effizient und qualitativ hochwertig zu gestalten.
• Sie vertiefen ihre Kenntnisse in modernen Entwicklungswerkzeugen und -methoden.
• Sie sind in der Lage, sofort in Entwicklungs-Teams eingesetzt zu werden und komplexe Projekte umzusetzen.
• Sie lernen, wie sie Anwendungen modularisieren und verteilen können, um die Wartbarkeit und Skalierbarkeit zu erhöhen.

In diesem Seminar werden die Grundlagen für den erfolgreichen Einsatz von DNS praxisnah vermittelt. Fallstricke werden benannt, Methoden der Fehlersuche erläutert. Die IT-Sicherheit wird in Bezug auf die DNS-Infrastruktur und -Kommunikation behandelt.

Neue Systeme aufbauen, alte noch nicht ablösen können. Die Systemlandschaft wird immer heterogener und doch sollen die Geschäftsprozesse nicht leiden. Lerne, damit umzugehen.

Tauchen Sie ein in die Welt der Big Data Analytics und lernen Sie, wie Sie große Datenmengen mit PySpark, der leistungsstarken Kombination aus Python und Apache Spark, verarbeiten und analysieren können. Unser praxisorientierter Kurs vermittelt Ihnen Schritt für Schritt die Fähigkeiten, die Sie benötigen, um Daten effizient zu transformieren, komplexe Analysen durchzuführen und erste Schritte im Bereich Machine Learning zu unternehmen.

Mit einer klaren Struktur, die Theorie und Praxis ideal kombiniert, erhalten Sie:
- Einen Überblick über moderne Big Data-Technologien und die zentrale Rolle von Apache Spark.
- Hands-on-Erfahrungen in der Datenaufbereitung, Datenverarbeitung und Optimierung mit PySpark.
- Einblicke in die Möglichkeiten von Machine Learning mit Apache Spark.

Dieser Kurs ist ideal für alle, die ihre Kompetenzen in der Datenanalyse erweitern möchten. Egal, ob Sie Einsteiger oder bereits mit der Datenverarbeitung vertraut sind - dieser Workshop gibt Ihnen das Rüstzeug, um selbständig und effizient mit Big Data zu arbeiten. Setzen Sie Ihre Projekte in Bewegung und nutzen Sie die Kraft von Apache Spark für Ihren Erfolg!