Data Engineering on Microsoft® Azure (DP-203)

• Untersuchung der Rechen- und Speicheroptionen für Data-Engineering-Workloads
• Entwurf und Implementierung der Serving-Schicht
• Data Engineering-Überlegungen für Quelldateien
• Ausführung interaktiver Abfragen mit Azure Synapse Analytics serverlosen SQL-Pools
• Erforschen, Transformieren und Laden von Daten in das Data Warehouse mit Apache Spark
• Datenexploration und -transformation in Azure Databricks
• Einlesen und Laden von Daten in das Data Warehouse
• Transformieren von Daten mit Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipelines
• Orchestrierung der Datenbewegung und -transformation in Azure Synapse Pipelines
• Optimierung der Abfrageleistung mit dedizierten SQL-Pools in Azure Synapse
• Analysieren und Optimieren der Data Warehouse-Speicherung
• Unterstützung der hybriden transaktionalen analytischen Verarbeitung (HTAP) mit Azure Synapse Link
• End-to-End-Sicherheit mit Azure Synapse Analytics
• Stream-Verarbeitung in Echtzeit mit Stream Analytics
• Erstellung einer Stream Processing-Lösung mit Event Hubs und Azure Databricks
• Erstellung von Berichten mithilfe der Power BI-Integration mit Azure Synapse Analytics
• Durchführung von integrierten Machine Learning-Prozessen in Azure Synapse Analytics

• Verständnis der zentralen Rechen- und Speichertechnologien, die zum Aufbau einer analytischen Lösung verwendet werden.
• Untersuchung wie man eine analytische Serving-Schicht entwirft und sich auf Data-Engineering-Überlegungen für die Arbeit mit Quelldateien konzentriert.
• Interaktiv in Dateien gespeicherte Daten in einem Data Lake untersuchen.
• Ingestion-Techniken, die zum Laden von Daten mit der Apache Spark-Funktion in Azure Synapse Analytics oder Azure Databricks verwendet werden können oder wie man mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines ingestiert.
• Möglichkeiten, wie Sie die Daten mit denselben Technologien transformieren können, die für das Ingest der Daten verwendet werden.
• Leistung von Analysesystemen überwachen und analysieren, um die Leistung von Datenlasten oder Abfragen, die gegen die Systeme ausgegeben werden, zu optimieren.
• Die Wichtigkeit der Implementierung von Sicherheit verstehen lernen, um sicherzustellen, dass die Daten im Ruhezustand oder bei der Übertragung geschützt sind.
• Daten in einem analytischen System verwenden, um Dashboards zu erstellen oder Vorhersagemodelle in Azure Synapse Analytics zu erstellen.

Die primäre Zielgruppe für diesen Kurs sind Datenexperten, Datenarchitekten und Business-Intelligence-Fachleute, die etwas über Data Engineering und den Aufbau von analytischen Lösungen unter Verwendung von Datenplattform-Technologien lernen möchten, die auf Microsoft Azure vorhanden sind.

Die sekundäre Zielgruppe für diesen Kurs sind Datenanalysten und Datenwissenschaftler, die mit analytischen Lösungen arbeiten, die auf Microsoft Azure aufgebaut sind.

Voraussetzung:

Erfolgreiche Teilnehmende beginnen diesen Kurs mit Kenntnissen über Cloud Computing und Kerndatenkonzepte sowie Berufserfahrung mit Datenlösungen.

Zertifizierung
Teilnehmer erhalten ein AKROS Academy Zertifikat.

Kursunterlagen
Wir von AKROS, lieben Nachhaltigkeit. Sobald wir Sie zu einem online Training angemeldet haben, werden die Dokumente zum Training elektronisch zur Verfügung gestellt. Während vor Ort Trainings, bekommen Sie die Unterlagen im Papierformat.

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Kein Problem! Melden Sie sich gerne per E-Mail bei academy@akros.ch und wir finden gemeinsam eine Lösung.

Preferred Partner
Dieses Training geben wir zusammen mit Trivadis - Part of Accenture.

Early bird Rabatt
10% Rabatt - pro Training und Person - bis 30 Tage vor Kursbeginn.

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Interne Firmenkurse
Ab 6 Teilnehmenden ist ein in-house Training immer die richtige Wahl. Mit unserem Angebot für interne Firmenkurse bieten wir Ihnen die Möglichkeit, mit uns gemeinsam ein Schulungskonzept zu erstellen, das passgenau auf Sie zugeschnitten ist – flexibel, exklusiv und selbstverständlich am Ort Ihrer Wahl. Mehr Informationen dazu finden Sie hier.

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