Webinar - Haufe Akademie GmbH & Co. KG
Termin | Ort | Preis* |
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16.12.2024 | online | 785,40 € |
27.01.2025 | online | 785,40 € |
17.02.2025 | online | 785,40 € |
21.02.2025 | online | 785,40 € |
Die Teilnehmer:innen werden Kerndatenkonzepte wie relationale, nicht-relationale, große Daten und Analytik identifizieren und beschreiben und untersuchen, wie diese Technologie mit Microsoft Azure implementiert wird. Sie werden die Rollen, Aufgaben und Verantwortlichkeiten in der Welt der Daten erforschen. Die Teilnehmer:innen werden sich mit relationalen Datenangeboten, der Bereitstellung und dem Einsatz von relationalen Datenbanken und der Abfrage von relationalen Daten durch Cloud-Datenlösungen mit Microsoft Azure beschäftigen. Sie werden nicht-relationale Datenangebote, die Bereitstellung und den Einsatz nicht-relationaler Datenbanken und nicht-relationaler Datenspeicher mit Microsoft Azure untersuchen. Die Teilnehmer:innen werden die verfügbaren Verarbeitungsoptionen für den Aufbau von Datenanalyselösungen in Azure untersuchen. Sie werden sich mit Azure Synapse Analytics, Azure Databricks und Azure HDInsight beschäftigen. Die Teilnehmer:innen werden lernen, was Power BI ist, einschließlich seiner Bausteine und wie sie zusammenwirken.
Modul 1: Kerndatenkonzepte erforschen
Die Teilnehmer:innen lernen die Grundlagen von Datenbankkonzepten in einer Cloud-Umgebung kennen, erhalten grundlegende Kenntnisse über Cloud-Datendienste und bauen ihr Grundwissen über Cloud-Datendienste in Microsoft Azure auf. Die Teilnehmer:innen werden zentrale Datenkonzepte wie relationale, nicht-relationale, große Daten und Analysen identifizieren und beschreiben und untersuchen, wie diese Technologie mit Azure implementiert wird. Die Teilnehmer:innen werden die Rollen, Aufgaben und Verantwortlichkeiten in der Welt der Daten untersuchen.
Lektionen
Modul 2: Erkunden relationaler Daten in Azure
Die Teilnehmer:innen lernen die Grundlagen von Datenbankkonzepten in einer Cloud-Umgebung kennen, erhalten grundlegende Kenntnisse über Cloud-Datendienste und bauen ihr Grundwissen über Cloud-Datendienste in Microsoft Azure auf. Die Teilnehmer:innen werden sich mit relationalen Datenangeboten, der Bereitstellung und dem Einsatz von relationalen Datenbanken und der Abfrage von relationalen Daten durch Cloud-Datenlösungen mit Azure beschäftigen.
Lektionen
Modul 3: Nicht-relationale Daten in Azure erforschen
Die Teilnehmer:innen lernen die Grundlagen von Datenbankkonzepten in einer Cloud-Umgebung kennen, erhalten grundlegende Kenntnisse über Cloud-Datendienste und bauen ihr Grundwissen über Cloud-Datendienste in Azure auf. Die Teilnehmer:innen werden nicht-relationale Datenangebote, die Bereitstellung und den Einsatz nicht-relationaler Datenbanken und nicht-relationaler Datenspeicher mit Microsoft Azure untersuchen.
Lektionen
Modul 4: Erforschen moderner Data-Warehouse-Analyse in Azure
Die Teilnehmer:innen lernen die Grundlagen von Datenbankkonzepten in einer Cloud-Umgebung kennen, erhalten grundlegende Kenntnisse über Cloud-Datendienste und bauen ihr Grundwissen über Cloud-Datendienste in Azure auf. Die Teilnehmer:innen werden die Verarbeitungsmöglichkeiten untersuchen, die für den Aufbau von Datenanalyselösungen in Azure zur Verfügung stehen. Die Teilnehmer:innen werden sich mit Azure Synapse Analytics, Azure Databricks und Azure HDInsight beschäftigen. Die Teilnehmer:innen werden lernen, was Power BI ist, einschließlich seiner Bausteine und wie sie zusammenwirken.
Lektionen
Dieses Training bereitet dich vor auf:
Prüfung: DP-900: Microsoft Azure Data Fundamentals für die
Zertifizierung: Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals
Die Zielgruppe für diesen Kurs sind Einzelpersonen, die die Grundlagen von Datenbankkonzepten in einer Cloud-Umgebung erlernen, grundlegende Kenntnisse über Cloud-Datendienste erwerben und ihr Grundwissen über Cloud-Datendienste innerhalb von Microsoft Azure aufbauen möchten. Die Teilnehmer:innen sollten mit den Konzepten relationaler und nicht-relationaler Daten sowie mit verschiedenen Arten von Datenarbeitslasten wie transaktionalen oder analytischen Daten vertraut sein.