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

Teilnehmende des Azure - DP-203T00 - Data Engineering on Microsoft Azure Kurses erhalten umfassendes Fachwissen zur Datentechnik, insbesondere bei der Arbeit mit Batch- und Echtzeit-Analyselösungen auf der Azure-Datenplattform. Sie erlernen die Grundlagen der zentralen Computer- und Speichertechnologien, die erforderlich sind, um effiziente analytische Lösungen zu entwickeln. Ein wichtiger Bestandteil dieser Weiterbildung ist das Vertiefen in Erfassungstechniken, die zur Datenaufnahme mit Apache Spark in Azure Synapse Analytics oder Azure Databricks verwendet werden. Zusätzlich werden Sie darin geschult, Datenverarbeitungen mit Werkzeugen wie Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines auszuführen.

Besonders attraktiv für Dateningenieure und IT-Experten ist die Chance, in reale Umsetzungsbeispiele eingebunden zu sein. Dabei erwerben die Teilnehmenden Fähigkeiten zur Implementierung von Echtzeit-Analysesystemen und zur Erstellung hochkomplexer Analyselösungen, was ihnen eine wertvolle Kompetenz in der modernen Datenwelt vermittelt und ihren beruflichen Wert erheblich steigert. Die praxisnahen Erläuterungen zum Transformieren von Daten mit Technologien wie Azure Data Factory und Azure Synapse-Pipelines liefern den Teilnehmenden praktische Werkzeuge, um anspruchsvolle Datenprojekte sicher und effizient umzusetzen.

Neben der Vermittlung von Kenntnissen zu Batch- und Datenstromprozessen steht das Kennenlernen von Sicherheitskonzepten zur End-to-End-Sicherung mit Azure Synapse Analytics im Mittelpunkt. Diese Weiterbildung bietet nicht nur die Option, sich auf die DP-203-Prüfung vorzubereiten, sondern ermöglicht den Erwerb des prestigeträchtigen Titels "Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate". Ein klarer Vorteil, den Teilnehmende aus diesem Kurs mitnehmen, ist das verbesserte Verständnis und die Anwendung von Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) mit Azure Synapse Link.

Die Fortbildung richtet sich an datengetriebene Fachleute, die ihre analytischen Fähigkeiten auf die nächste Stufe heben möchten und sich in der IT-Branche sicherer und effektiver bewegen wollen. 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