Microsoft Azure

Data Engineering

Ihr Nutzen

Nach diesem Seminar können Sie die Data-Engineering und Analysefunktionen von Azure benutzen, verwalten und konfigurieren.

Zielgruppe

IT Professional

Voraussetzungen

Grundlegende Kenntnisse von Azure und Azure Data Komponenten (AZ900, DP900)

Dauer und Investition

Seminardauer: 4 Tag(e)
€ 2.050,- pro Teilnehmer excl. MwSt.
Individuelle Firmenseminare
Frühbucher-Bonus möglich
Mehr Teilnehmer?
Punktekarte

Termine
  • 22.03.2022 in Innsbruck
  • 22.03.2022 als Online-Webinar
  • 27.09.2022 in Innsbruck
  • 27.09.2022 als Online-Webinar
Hinweis

DP-203T00,

Original-Seminar

DP-203T00 mit digitalen Seminarunterlagen.

InhalteAlle Details anzeigen

    1. Tag

    • Die Compute und Storage Optionen kennenlernen
    • Was ist Azure Synapse Analytics?
    • Was ist Azure Databricks?
    • Was ist Azure Data Lake Storage?
    • Die Delta Lake Architektur
    • Azure Stream Analytics
    • Synapse serverless SQL Pools
    • Die Funktionen kennenlernen
    • Daten in einem Data Lake mit Parquet abfragen
    • Metadata objects erstellen
    • Datensicherheit und Benutzerverwaltung
    • Daten erkunden und transformieren
    • Daten in Databricks lesen und schreiben
    • Dataframes kennenlernen
    • Duplikate entfernen
    • Aufbereitung von Daten
    • Mit Apache Spark das Warehouse befüllen
    • Data Exploration mit Synapse Studio
    • Daten mit Spark Notebooks
    • DataFrames zu Sparkpools zu Synapse Analytics
    • Integration von SQL und Spark Pools
    • Befüllen des Datawarehouse
    • Data Load Best Practices
    • Petabyte-scale ingestion
    • Polybase
    • Datentransformation
    • Integration mit Data Factory und Synapse Pipelines
    • Code-Free Transformation
    • Data Movement und Transformation
    • End-to-end Security in Synapse
    • Absichern des Datawarehouse
    • Erstellen und Verwalten von Secrets in Key Vault
    • Compliance für sensible Daten
    • Hybrid Transactional Analytic Processing (HTAP)
    • Was ist HTAP?
    • Synapse Link mit Azure Cosmos DB
    • Abfragen von Aoacge Spark Pools
    • Abfragen mit serverless Pools
    • Real-time Stream Processing
    • Was ist Stream Analytics?
    • Datenaustausch zwischen BigData Apps und Azure Event Hubs
    • Arbeiten mit Data Streams
    • Stream Processing Lösungen erstellen
    • Der Nutzen von Structured Streaming
    • Sliding Windows verwenden
    • Watermarking

    Beschreibung

    Azure bietet mir Synapse Analytics, Databricks, Data Factory, Synapes Pipelines u.v.a. ein reichhaltiges Portfolio an Werkzeugen zur Datenanalyse an.