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Azure - DP-203T00 - Data Engineering on Microsoft Azure

Seminar - PC-COLLEGE Training GmbH - Institut für IT-Training

In diesem Kurs erfahren die Kursteilnehmer mehr über die Datentechnik in Bezug auf die Arbeit mit Batch- und Echtzeit-Analyselösungen unter Verwendung von Azure-Datenplattformtechnologien. Sie ...
Termin Ort Preis*
25.11.2024- 28.11.2024 Berlin 2.844,10 €
25.11.2024- 28.11.2024 Düsseldorf 2.844,10 €
25.11.2024- 28.11.2024 Dresden 2.844,10 €
25.11.2024- 28.11.2024 Stuttgart 2.844,10 €
27.01.2025- 30.01.2025 Dresden 2.844,10 €
27.01.2025- 30.01.2025 Düsseldorf 2.844,10 €
27.01.2025- 30.01.2025 Berlin 2.844,10 €
27.01.2025- 30.01.2025 Stuttgart 2.844,10 €
24.02.2025- 27.02.2025 Stuttgart 2.844,10 €
24.02.2025- 27.02.2025 Düsseldorf 2.844,10 €
24.02.2025- 27.02.2025 Dresden 2.844,10 €
24.02.2025- 27.02.2025 Berlin 2.844,10 €
24.03.2025- 27.03.2025 Stuttgart 2.844,10 €
24.03.2025- 27.03.2025 Düsseldorf 2.844,10 €
24.03.2025- 27.03.2025 Berlin 2.844,10 €
24.03.2025- 27.03.2025 Dresden 2.844,10 €
22.04.2025- 25.04.2025 Dresden 2.844,10 €
22.04.2025- 25.04.2025 Düsseldorf 2.844,10 €
22.04.2025- 25.04.2025 Berlin 2.844,10 €
22.04.2025- 25.04.2025 Stuttgart 2.844,10 €
19.05.2025- 22.05.2025 Düsseldorf 2.844,10 €
19.05.2025- 22.05.2025 Stuttgart 2.844,10 €
19.05.2025- 22.05.2025 Dresden 2.844,10 €
19.05.2025- 22.05.2025 Berlin 2.844,10 €

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*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
Modul 1: Erkunden von Compute- und Speicheroptionen für Datentechnikworkloads
- Einführung in Azure Synapse Analytics
- Beschreiben von Azure Databricks
- Einführung in Azure Data Lake Storage
- Beschreiben der Delta Lake-Architektur
- Arbeiten mit Datenströmen mithilfe von Azure Stream Analytics
Modul 2: Ausführen interaktiver Abfragen mithilfe von serverlosen SQL-Pools von Azure Synapse Analytics
- Kennenlernen von serverlosen SQL-Pool-Funktionen in Azure Synapse
- Abfragen von Daten im Lake mit serverlosen SQL-Pools von Azure Synapse
- Erstellen von Metadatenobjekten in serverlosen SQL-Pools von Azure Synapse
- Schützen von Daten und Verwalten von Benutzern in serverlosen SQL-Pools von Azure Synapse
Modul 3: Datenuntersuchung und -transformation in Azure Databricks
- Beschreiben von Azure Databricks
- Lesen und Schreiben von Daten in Azure Databricks
- Arbeiten mit DataFrames in Azure Databricks
- Arbeiten mit erweiterten Methoden für Dataframes in Azure Databricks
Modul 4: Untersuchen, Transformieren und Laden von Daten im Data Warehouse mithilfe von Apache Spark
- Grundlegendes zu Big-Data-Entwicklung mit Apache Spark in Azure Synapse Analytics
- Erfassen 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
Modul 5: Erfassen und Laden von Daten im Data Warehouse
- Verwenden von bewährten Methoden zum Laden von Daten in Azure Synapse Analytics
- Datenerfassung im Petabytebereich mit Azure Data Factory
Modul 6: Transformieren von Daten mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
- Datenintegration mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
- Transformation ohne Code im großen Stil mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
Modul 7: Orchestrieren der Datenverschiebung und -transformation in Azure Synapse-Pipelines
- Orchestrieren der Datenverschiebung und -transformation in Azure Data Factory
Modul 8: End-to-End-Sicherheit mit Azure Synapse Analytics
- Schützen einer Data Warehouse-Datenbank in Azure Synapse Analytics
- Konfigurieren und Verwalten von Geheimnissen in Azure Key Vault
- Implementieren von Compliancekontrollen für vertrauliche Daten
Modul 9: Unterstützen von Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) mit Azure Synapse Link
- Entwerfen der hybriden transaktionalen und analytischen Verarbeitung mithilfe von Azure Synapse Analytics
- Konfigurieren von Azure Synapse Link mit Azure Cosmos DB
- Abfragen von Azure Cosmos DB mit Apache Spark-Pools
- Abfragen von Azure Cosmos DB mit serverlosen SQL-Pools
Modul 10: Streamverarbeitung in Echtzeit mit Stream Analytics
- Aktivieren von zuverlässigem Messaging für Big Data-Anwendungen mithilfe von Azure Event Hubs
- Arbeiten mit Datenströmen mithilfe von Azure Stream Analytics
- Erfassen von Datenströmen mit Azure Stream Analytics
Modul 11: Erstellen einer Streamverarbeitungslösung mit Event Hubs und Azure Databricks
- Verarbeiten von Streamingdaten mit Structured Streaming in Azure Databricks
Dauer/zeitlicher Ablauf:
4 Tage
Ziele/Bildungsabschluss:
Siehe Beschreibung und Inhalt.
Teilnahmevoraussetzungen:
Kenntnissen in Cloud Computing und Kerndatenkonzepten sowie Berufserfahrung mit Datenlösungen.
Material:
Im Preis enthalten sind PC-COLLEGE - Zertifikat, Pausenverpflegung, Getränke und Kursmaterial.
Förderung:
Bildungsscheck, andere auf Anfrage
Zielgruppe:
Siehe Beschreibung und Inhalt.
Seminarkennung:
A62241125-S
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