Data Engineering on Microsoft Azure (DP-203)

In diesem Seminar lernen die Teilnehmer, wie sie Data Engineering in Bezug auf die Arbeit mit Batch- und Echtzeit-Analyselösungen unter Verwendung von Azure-Datenplattformtechnologien nutzen. Dabei lernen sie zunächst die wichtigsten Rechen- und Speichertechnologien kennen, die zum Aufbau einer analytischen Lösung verwendet werden. Es werden in Dateien gespeicherte Daten in einem Data Lake interaktiv untersucht. Verschiedene Ingestion-Techniken, die zum Laden von Daten mit der Apache Spark-Funktion in Azure Synapse Analytics oder Azure Databricks verwendet werden, werden erläutert. Die Teilnehmer lernen auch die verschiedenen Möglichkeiten kennen, wie sie die Daten mit denselben Technologien umwandeln können, die für den Dateningest verwendet werden. Sie werden verstehen, wie wichtig es ist, Sicherheit zu implementieren, um sicherzustellen, dass die Daten im Ruhezustand oder bei der übertragung geschützt sind. Es wird gezeigt, wie ein Echtzeit-Analysesystem erstellt wird, um Echtzeit-Analyselösungen zu entwickeln.

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Zielgruppe

Wer sollte teilnehmen:

Zielgruppe

BI-Professionals, Datenanalysten, Datenarchitekten

Voraussetzungen

Grundkenntnisse im Umgang mit Azure und Daten

Trainingsprogramm

Rechen- und Speicheroptionen für Data-Engineering-Workloads

Einführung in Azure Synapse Analytics
Erläuterung von Azure Databricks
Erläuterung in Azure Data Lake-Speicher
Beschreiben der Delta Lake-Architektur
Arbeiten mit Datenströmen unter Verwendung von Azure Stream Analytics

Interaktive Abfragen mit Azure Synapse Analytics serverlosen SQL-Pools ausführen

Möglichkeiten von Azure Synapse Serverless SQL Pools
Abfragen von Daten im Lake mit Azure Synapse Serverless SQL Pools
Erstellen von Metadatenobjekten in Azure Synapse Serverless SQL Pools
Sichern von Daten und Verwalten von Benutzern in Azure Synapse Serverless SQL Pools

Datenexploration und -umwandlung in Azure Databricks

Azure Databricks
Lesen und Schreiben von Daten in Azure Databricks
Arbeiten mit DataFrames in Azure Databricks
Arbeiten mit fortgeschrittenen DataFrames-Methoden in Azure Databricks

Analysieren, Transformieren und Laden von Daten in das Data Warehouse mit Apache Spark

Verstehen von Big Data Engineering mit Apache Spark in Azure Synapse Analytics
Einlesen 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

Daten in das Data Warehouse aufnehmen und laden

Verwenden von Best Practices zum Laden von Daten in Azure Synapse Analytics
Ingestion im Petabyte-Bereich mit Azure Data Factory

Transformieren von Daten mit Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipelines

Datenintegration mit Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipelines
Codefreie Transformation im großen Maßstab mit Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipelines

Orchestrierung der Datenbewegung und -transformation in Azure Synapse Pipelines

Orchestrierung der Datenbewegung und -transformation in Azure Data Factory

End-to-End-Sicherheit mit Azure Synapse Analytics

Data Warehouse in Azure Synapse Analytics sichern
Konfigurieren und Verwalten von Secrets in Azure Key Vault
Implementierung von Compliance-Kontrollen für sensible Daten

Hybride transaktionale analytische Verarbeitung (HTAP) mit Azure Synapse Link unterstützen

Entwerfen Sie hybride transaktionale und analytische Verarbeitung mit Azure Synapse Analytics
Konfigurieren von Azure Synapse Link mit Azure Cosmos DB
Abfrage von Azure Cosmos DB mit Apache Spark-Pools
Abfrage von Azure Cosmos DB mit serverlosen SQL-Pools

Stream-Verarbeitung in Echtzeit mit Stream Analytics

Zuverlässiges Messaging für Big Data-Anwendungen mit Azure Event Hubs ermöglichen
Arbeiten mit Daten-Streams mithilfe von Azure Stream Analytics
Einlesen von Daten-Streams mit Azure Stream Analytics

Erstellen einer Stream Processing-Lösung mit Event Hubs und Azure Databricks

Verarbeiten von Streaming-Daten mit Azure Databricks Structured Streaming

Schulungsmethode

Vortrag, Übungen, Praktikum

Hinweis

Die Kurssprache ist Deutsch, die Unterlagen werden in englischer Sprache zur Verfügung gestellt.

Weitere Informationen

Anfahrtsinformationen

Termine und Orte

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Schulung - Data Engineering on Microsoft Azure (DP-203)

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