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Modul 1: Einführung in Daten auf der Google Cloud Platform

• Hervorhebung von Analytics-Herausforderungen für Datenanalysten
• Vergleich von Big Data vor Ort mit Big Data in der Cloud
• Erläuterung realer Anwendungsfälle von Unternehmen, die durch Analytics in der Cloud eine Transformation durchlaufen haben
• Projektgrundlagen von Google Cloud Platform
• Lab: Erste Schritte mit Google Cloud Platform

Modul 2: Überblick über Big-Data-Tools

• Anleitung für die Aufgaben und Herausforderungen von Datenanalysten und Einführung in die Datentools der Google Cloud Platform
• Demo: 10 Milliarden Datensätze mit Google BigQuery analysieren
• 9 grundlegende Funktionen in Google BigQuery untersuchen
• GCP-Tools für Analysten, Data Scientists und Data Engineers vergleichen
• Lab: Datasets mit Google BigQuery untersuchen

Modul 3: Daten mit SQL erkunden

• Gängige Techniken der Datenexploration vergleichen
• Qualitativ hochwertiges Standard-SQL codieren
• Öffentliche Datasets von Google BigQuery untersuchen
• Vorschau der Visualisierung: Google Data Studio
• Lab: Gängige SQL-Fehler beheben

Modul 4: Preisgestaltung von Google BigQuery

Anleitung für einen Job in BigQuery

Preise von BigQuery berechnen: Kosten für Speicherung, Abfrage und Streaming

Abfragen nach Kosten optimieren

Lab: Preise von Google BigQuer...

Transact-SQL ist eine Erweiterung des SQL-Standards und erweitert den SQL-Standard um Funktionen wie die Prozedurale Programmierung, lokale Variablen, Fehlerbehandlung, Funktionen zur STRING- und Datumsverarbeitung und mathematische Operationen. Zusätzlich wurden kleine Änderungen an wenigen SQL-Statements durchgeführt. Transact-SQL ist wesentlicher Bestandteil vom Microsoft SQL Server. Bei Anwendungen erfolgt die Kommunikation mit dem SQL Server über Transact-SQL Anweisungen, dabei spielt die Benutzeroberfläche der Anwendung keine Rolle. Beispiele, wofür Transact-SQL benötigt wird:

• Büroanwendungen
• Anwendungen mit grafischer Benutzeroberfläche, die ermöglicht, dass das Auswählen der Tabellen und Spalten ermöglicht wird, um Daten daraus anzeigen zu lassen
• Branchenanwendungen, die auf Daten der SQL Server-Datenbank zugreifen
• Anwendungen, die mit Entwicklungssystemen erstellt wurden, wie z. B. MicrosoftVisual C++, MicrosoftVisual Basic oder Microsoft Visual J++, die Datenbank-APIs wie ADO, OLE DB und ODBC verwenden
• Webseiten, die Daten aus dem Microsoft SQL Server beziehen
• Verteilte Datenbanksysteme, die mindestens einen Microsoft SQL Server beinhalten
• Data Warehouses, in denen Daten aus OLTP (Online Transaction Processing)-Systemen extrahiert und für Entscheidungsunterstützungsanalysen zusammengefasst werden.

Als Teilnehmer erwerben Sie das Verständnis zu Transact-SQL, die von allen SQL-Servern genu...

In dieser 4-tägigen Schulung "DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure (DP-203T00)" lernen Sie umfassendes Data Engineering auf Microsoft Azure. Sie erhalten Einblicke in Rechen- und Speicheroptionen, wie Azure Synapse Analytics, Azure Databricks und Azure Data Lake-Speicher. Die Schulung behandelt die Verarbeitung von Datenströmen mit Azure Stream Analytics und interaktive Abfragen mit Azure Synapse Analytics serverlosen SQL-Pools. Sie lernen Datenexploration und -umwandlung mit Azure Databricks, das Einlesen und Transformieren von Daten mit Apache Spark in Azure Synapse Analytics und das Laden von Daten ins Data Warehouse. Die Schulung beinhaltet auch die Ingestion von Daten im Petabyte-Bereich mit Azure Data Factory, Transformationen mit Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipelines und die Sicherung von Data Warehouse und sensiblen Daten in Azure Synapse Analytics.