Für den täglichen professionellen Umgang

20776 Performing Big Data Engineering on Microsoft Cloud Services

20776 Performing Big Data Engineering on Microsoft Cloud Services

"Wie kann ich eine große Anzahl von Daten verarbeiten?" Dabei können Ihnen Azure Tools und -Dienste helfen. Wie Sie diese einsetzen, um ein optimales Ergebnis zu erhalten, zeigen wir Ihnen gerne in unseren Trainings.
Bei SQL handelt es sich um eine Datenbanksprache zur Definition von Strukturen in relationalen Datenbanken sowie zum Bearbeiten und Abfragen von darauf aufbauenden Datenbankbeständen.
Trainieren Sie bei uns, wie Sie Big Data mithilfe von Azure-Tools und –Diensten, einschließlich Azure-Stream-Analysen, Azure Data Lake, Azure SQL Data Warehouse und Azure Data Factory, verarbeiten.
Als zertifizierter Microsoft Partner bieten wir sowohl die MOC-Trainings als auch die originalen Unterlagen von Microsoft an, somit trainieren Sie bei uns nicht nur nach unseren eigenen hohen qualitativen Maßstäben, sondern zusätzlich auch nach denen Microsofts.
Unsere Trainer brennen nicht nur für ihr Thema, sondern sind auch Experten auf ihrem Gebiet.
Dieses Training bereitet auf die Zertifizierung Microsoft Certified Solutions Associate (MCSA): Data Engineering vor.
Werden Sie zum gefragten Big Data Experten!

Achtung: Diese Zertifizierung ist nur noch bis zum 30.06.2019 verfügbar!

Die Fakten im Überblick

Ihr Training kurz und knapp

Anforderung

A good understanding of Azure data services. A basic knowledge of the Microsoft Windows operating system and its core functionality. A good knowledge of relational databases.

Für wen ist dieses Training?

The primary audience for this course is data engineers (IT professionals, developers, and information workers) who plan to implement big data engineering workflows on Azure.

Was werden Sie in diesem Training erlernen?

  • Describe common architectures for processing big data using Azure tools and services.
  • Describe how to use Azure Stream Analytics to design and implement stream processing over large-scale data.
  • Describe how to include custom functions and incorporate machine learning activities into an Azure Stream Analytics job.
  • Describe how to use Azure Data Lake Store as a large-scale repository of data files.
  • Describe how to use Azure Data Lake Analytics to examine and process data held in Azure Data Lake Store.
  • Describe how to create and deploy custom functions and operations, integrate with Python and R, and protect and optimize jobs.
  • Describe how to use Azure SQL Data Warehouse to create a repository that can support large-scale analytical processing over data at rest.
  • Describe how to use Azure SQL Data Warehouse to perform analytical processing, how to maintain performance, and how to protect the data.
  • Describe how to use Azure Data Factory to import, transform, and transfer data between repositories and services.

Agenda

  • Architectures for Big Data Engineering with Azure
    • Understanding Big Data
    • Architectures for Processing Big Data
    • Considerations for designing Big Data solutions
  • Processing Event Streams using Azure Stream Analytics
    • Introduction to Azure Stream Analytics
    • Configuring Azure Stream Analytics jobs
  • Performing custom processing in Azure Stream Analytics
    • Implementing Custom Functions
    • Incorporating Machine Learning into an Azure Stream Analytics Job
  • Managing Big Data in Azure Data Lake Store
    • Using Azure Data Lake Store
    • Monitoring and protecting data in Azure Data Lake Store
  • Processing Big Data using Azure Data Lake Analytics
    • Introduction to Azure Data Lake Analytics
    • Analyzing Data with U-SQL
    • Sorting, grouping, and joining data
  • Implementing custom operations and monitoring performance in Azure Data Lake Analytics
    • Incorporating custom functionality into Analytics jobs
    • Managing and Optimizing jobs
  • Implementing Azure SQL Data Warehouse
    • Introduction to Azure SQL Data Warehouse
    • Designing tables for efficient queries
    • Importing Data into Azure SQL Data Warehouse
  • Performing Analytics with Azure SQL Data Warehouse
    • Querying Data in Azure SQL Data Warehouse
    • Maintaining Performance
    • Protecting Data in Azure SQL Data Warehouse
  • Automating the Data Flow with Azure Data Factory
    • Introduction to Azure Data Factory
    • Transferring Data
    • Transforming Data
    • Monitoring Performance and Protecting Data
Trainingsmethoden im Überblick

Wie wollen Sie trainieren?

brainyYOU

Kostenfreie
Probefahrt
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In unserer flexiblen Trainingslösung brainyYOU geht es individuell um Sie. Ihnen steht der gesamte Trainingsinhalt zur Verfügung und Sie entscheiden, wie viel Zeit Sie sich für das Training nehmen und picken sich die Inhalte raus, die Sie trainieren möchten. Mit realitätsnahen Übungen setzen Sie die Theorie in die Praxis um und erlangen so nachhaltiges Können. Außerdem steht Ihnen während des Trainings ein Experte zur Verfügung, der Ihnen bei Fragen oder komplexen Aufgaben kompetent weiterhilft.
2.290,00 € 2.725,10 € inkl. MwSt
  • Jederzeit garantierter Start
  • Modular aufgebaute Trainingsinhalte
  • Zertifizierte Trainer

brainyVIDEO

Sie möchten absolut unabhängig von Trainer, anderen Teilnehmern und Trainingszeiten Ihre Inhalte erlernen? Auch für Sie haben wir die optimale Methode. Mit brainyVIDEO stellen wir Ihnen den Videocontent zur Ihrem gewünschten Thema für drei Monate zur Verfügung. In diesem Zeitraum können Sie das Video in Ihrer Geschwindigkeit und so oft Sie möchten ansehen. So können Sie morgens, in Ihrer Mittagspause, abends oder sogar nachts die Inhalte lernen. Das Training lässt sich ganz individuell an Ihren Tagesablauf anpassen.
328,00 € 390,32 € inkl. MwSt
  • Unabhängig
  • Modular aufgebaute Inhalte
  • Zugriff für 3 Monate

Firmen-
Seminare

Wenn Sie sich für das Firmenseminar entscheiden, geben Sie den Ton an! Sie planen die Inhalte mit unseren Trainern, bestimmen die Teilnehmer aus Ihrem Unternehmen und legen Ort sowie Zeit des Trainings fest. Wir gestalten gemeinsam das Training entsprechend der Bedürfnisse Ihrer Mitarbeiter, um den bestmöglichsten Nutzen zu erzielen.

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