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ESI: DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure

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Nils Gutsche
Vorstand & CVO
nils.gutsche@brainymotion.de
Tel.: 06196 9728811

Bitte beachten Sie, dass nach Beendigung des ersten Trainings und erfolgreich abgeschlossener Zertifizierung weitere Trainings freigeschaltet werden.

Was werden Sie in diesem Training erlernen?

Azure Data Engineers integrieren, transformieren und konsolidieren Daten aus verschiedenen strukturierten und unstrukturierten Datensystemen in Strukturen, die für die Erstellung von Analyselösungen geeignet sind. In diesem Kurs lernen die Teilnehmer die Data-Engineering-Muster und -Praktiken kennen, die sich auf die Arbeit mit Batch- und Echtzeit-Analyselösungen unter Verwendung von Azure-Datenplattformtechnologien beziehen.

Agenda

  • Rechen- und Speicheroptionen für Data-Engineering-Workloads
    • Einführung in Azure Synapse Analytics
    • Erläuterung von Azure Databricks
    • Erläuterung in Azure Data Lake-Speicher
    • Beschreiben der Delta Lake-Architektur
    • Arbeiten mit Datenströmen unter Verwendung von Azure Stream Analytics
  • Design und Implementierung der Serving Layer
    • Entwerfen eines multidimensionalen Schemas zur Optimierung analytischer Arbeitslasten
    • Codefreie Transformation im Maßstab mit Azure Data Factory
    • Befüllen von sich langsam ändernden Dimensionen in Azure Synapse Analytics-Pipelines
  • Data-Engineering-Überlegungen für Quelldateien
    • Entwerfen eines modernen Data Warehouse mit Azure Synapse Analytics
    • Sichern eines Data Warehouse in Azure Synapse Analytics
  • Interaktive Abfragen mit Azure Synapse Analytics serverlosen SQL-Pools ausführen
    • Möglichkeiten von Azure Synapse Serverless SQL Pools
    • Abfragen von Daten im Lake mit Azure Synapse Serverless SQL Pools
    • Erstellen von Metadatenobjekten in Azure Synapse Serverless SQL Pools
    • Sichern von Daten und Verwalten von Benutzern in Azure Synapse Serverless SQL Pools
  • Analysieren, Transformieren und Laden von Daten in das Data Warehouse mit Apache Spark
    • Verstehen von Big Data Engineering mit Apache Spark in Azure Synapse Analytics
    • Einlesen 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
  • Datenexploration und -transformation in Azure Databricks
    • Beschreibung von Azure Databricks
    • Lesen und Schreiben von Daten in Azure Databricks
    • Arbeiten mit DataFrames in Azure Databricks
    • Arbeiten mit DataFrames fortgeschrittene Methoden in Azure Databricks
  • Daten in das Data Warehouse aufnehmen und laden
    • Vewenden von Best Practices zum Laden von Daten in Azure Synapse Analytics
    • Ingestion im Petabyte-Bereich mit Azure Data Factory
  • Transformieren von Daten mit Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipelines
    • Datenintegration mit Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipelines
    • Codefreie Transformation im großen Maßstab mit Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipelines
  • Orchestrierung der Datenbewegung und -transformation in Azure Synapse Pipelines
    • Orchestrierung der Datenbewegung und -transformation in Azure Data Factory
  • Optimieren der Abfrageleistung mit dedizierten SQL-Pools in Azure Synapse
    • Optimieren der Data-Warehouse-Abfrageleistung in Azure Synapse Analytics
    • Verstehen der Data-Warehouse-Entwicklerfunktionen von Azure Synapse Analytics
  • Analysieren und Optimieren von Data Warehouse-Speicher
    • Analysieren und Optimieren von Data Warehouse-Speicher in Azure Synapse Analytics
  • Hybride transaktionale analytische Verarbeitung (HTAP) mit Azure Synapse Link unterstützen
    • Entwerfen Sie hybride transaktionale und analytische Verarbeitung mit Azure Synapse Analytics
    • Konfigurieren von Azure Synapse Link mit Azure Cosmos DB
    • Abfrage von Azure Cosmos DB mit Apache Spark-Pools
    • Abfrage von Azure Cosmos DB mit serverlosen SQL-Pools
  • End-to-End-Sicherheit mit Azure Synapse Analytics
    • Sichern eines Data Warehouse in Azure Synapse Analytics
    • Konfigurieren und Verwalten von Secrets in Azure Key Vault
    • Implementieren von Compliance-Kontrollen für sensible Daten
  • Stream-Verarbeitung in Echtzeit mit Stream Analytics
    • Ermöglichen Sie zuverlässiges Messaging für Big-Data-Anwendungen mit Azure Event Hubs
    • Arbeiten mit Datenströmen mithilfe von Azure Stream Analytics
    • Ingest von Datenströmen mit Azure Stream Analytics
  • Erstellen einer Stream-Verarbeitungslösung mit Event Hubs und Azure Databricks
    • Verarbeiten von Streaming-Daten mit Azure Databricks strukturiertem Streaming
  • Erstellen von Berichten mithilfe der Power BI-Integration mit Azure Synpase Analytics
    • Erstellen von Berichten mit Power BI unter Verwendung der Integration mit Azure Synapse Analytics
  • Integrierte Machine-Learning-Prozesse in Azure Synapse Analytics durchführen
    • Verwenden des integrierten maschinellen Lernprozesses in Azure Synapse Analytics
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