Azure Data Engineer Associate DP-203
Anzahl der Teilnehmer:
Minimum
Schulungsdauer:
Mögliche Abhaltung:
Preis:
pro Person
(zzgl. MwSt)
Ziele
Der Kurs bereitet Sie auf die Azure Data Engineer Associate Zertifizierung vor. Sie lernen, wie Data Engineering in Verbindung mit der Arbeit mit Batch- und Echtzeit-Analyselösungen stehen. Sie erlernen Rechen- und Speichertechnologien, die Sie zum Aufbau einer analytischen Lösung benötigen. Ebenfalls lernen Sie die wichtigsten Ingestion-Techniken kennen und wie man mit Azure Data Factory oder Azure Synapse Piplines Ingests durchführt.
Zielgruppe
Dieser Kurs richtet sich an Datenanalysten, Datenarchitekten, Daten- und Business-Intelligence-Experten.
Voraussetzungen
Die Teilnehmer sollten bereits Erfahrung in Azure Fundamentals (AZ-900) und Microsoft Azure Data Fundamentals (DP-900) mitbringen.
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
Datenexploration und -umwandlung in Azure Databricks
- Azure Databricks
- Lesen und schreiben von Daten in Azure Databricks
- Arbeiten mit DataFrames in Azure Databricks
- Arbeiten mit fortgeschrittenen DataFrames-Methoden in Azure Databricks
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
Daten in das Data Warehouse aufnehmen und laden
- Verwenden 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
End-to-End-Sicherheit mit Azure Synapse Analytics
- Data Warehouse in Azure Synapse Analytics sichern
- Konfigurieren und Verwalten von Secrets in Azure Key Vault
- Implementierung von Compliance-Kontrollen für sensible Daten
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
Stream-Verarbeitung in Echtzeit mit Stream Analytics
- Zuverlässiges Messaging für Big Data-Anwendungen mit Azure Event Hubs ermöglichen
- Arbeiten mit Daten-Streams mithilfe von Azure Stream Analytics
- Einlesen von Daten-Streams mit Azure Stream Analytics
Erstellen einer Stream Processing-Lösung mit Event Hubs und Azure Databricks
- Verarbeiten von Streaming-Daten mit Azure Databricks Structured Streaming
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