Microsoft Azure

Data Engineering

Ihr Nutzen

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

4,60

Zielgruppe

IT Professional

Voraussetzungen

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

Dauer und Investition

Seminardauer: 4 Tag(e)
€ 2.450,- pro Teilnehmer excl. MwSt.
Individuelle Firmenseminare
Frühbucher-Bonus möglich
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Punktekarte

Termine
  • 19.05.25 in Innsbruck
  • 19.05.25 als Online-Webinar
  • 27.10.25 in Innsbruck
  • 27.10.25 als Online-Webinar
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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

    2. Tag

    • 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

    3. Tag

    • 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

    4. Tag

    • 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.

    Zertifizierungen
    • DP-203 Data Engineer