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

Achtung:

Dieser Kurs wurde von Microsoft zum 31.12.2025 abgekündigt. Bitte besuchen Sie den Nachfolgekurs: "DP-700 - Implementieren von Datentechniklösungen mithilfe von Microsoft Fabric".

Wer Daten effizient verarbeiten und sowohl Batch- als auch Echtzeit-Analyselösungen souverän umsetzen möchte, findet hier den passenden Einstieg in die moderne Datentechnik auf der Microsoft-Cloud-Plattform. Diese Weiterbildung vermittelt das nötige Know-how, um analytische Lösungen mit Azure-Datenplattformtechnologien sicher zu konzipieren und produktiv einzusetzen.

Der Kurs Azure - DP-203T00 - Data Engineering on Microsoft Azure richtet sich an angehende und praktizierende Data Engineers, die ihre Kompetenzen im Bereich Datenverarbeitung gezielt erweitern wollen. Sie profitieren von einem praxisnahen Verständnis moderner Datenpipelines, das sich direkt im Berufsalltag anwenden lässt.

Zunächst lernen Sie die grundlegenden Compute- und Speichertechnologien kennen, die das Fundament jeder analytischen Lösung bilden. Darauf aufbauend erfahren Sie, wie sich Daten mit Apache Spark in Azure Synapse Analytics oder Azure Databricks erfassen und über Azure Data Factory sowie Azure Synapse-Pipelines laden lassen.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Transformation von Daten mit denselben Technologien sowie auf dem Aufbau von Echtzeit-Analysesystemen. So lernen Sie, wie sich Streamingdaten zuverlässig verarbeiten und in leistungsfähige Lösungen überführen lassen.

Durch die Kombination aus theoretischem Wissen und praktischer Anwendung erwerben Sie belastbare Fähigkeiten für reale Datentechnikprojekte, von der Datenerfassung über die Transformation bis hin zur End-to-End-Sicherheit mit Azure Synapse Analytics. Diese Fortbildung dient zugleich der Vorbereitung auf die Prüfung DP-203.

Nach bestandenem Examen erhalten Sie den 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.

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