- Kalt- und Warmgetränke
- Pausensnacks
- warmes Mittagessen
- Teilnahmezertifikat: digital oder analog als Printmedium
- Seminarunterlage bzw. Seminar-Handout
- Durchführungsgarantie für die von uns bestätigten Seminare
- Jedem/r Seminarteilnehmer:in wird ein PC bzw. Notebook im Kurs zur Verfügung gestellt
- Telefonische Nachbetreuung, kostenlos bis zu einem Monat nach Seminarende
Seminarpreis ab:
2.390,00 € zzgl. MwSt.
(2.844,10 € inkl. 19% MwSt.)Live Online Seminarpreis ab:
2.390,00 € zzgl. MwSt.
(2.844,10 € inkl. 19% MwSt.)Kurs-ID: PCA62
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 beginnen mit Grundlagen der wichtigsten Computer- und Speichertechnologien, die zum Erstellen einer analytischen Lösung verwendet werden. Sie lernen die verschiedenen Erfassungstechniken kennen, die zum Laden von Daten mit der Apache Spark-Funktion in Azure Synapse Analytics oder Azure Databricks verwendet werden können, und erfahren, wie Sie mithilfe von Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines die Erfassung durchführen. Die Teilnehmer lernen auch die verschiedenen Möglichkeiten kennen, Daten mit denselben Technologien zu transformieren, mit denen sie aufgenommen werden. Anschließend wird gezeigt, wie man ein Echtzeit-Analysesystem zur Erstellung von Echtzeit-Analyselösungen erstellt.
Dieses Seminar enthält folgende Schwerpunkte:
- Erkunden von Compute- und Speicheroptionen für Datentechnikworkloads in Azure
- Ausführen interaktiver Abfragen mithilfe serverloser SQL-Pools
- Durchführen der Datenuntersuchung und -transformation in Azure Databricks
- Erkunden, Transformieren und Laden von Daten im Data Warehouse mit Apache Spark
- Erfassen und Laden von Daten im Data Warehouse
- Transformieren von Daten mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
- Integrieren von Daten aus Notebooks mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
- Unterstützen von Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) mit Azure Synapse Link
- Umsetzen von End-to-End-Sicherheit mit Azure Synapse Analytics
- Durchführen der Streamverarbeitung in Echtzeit mit Stream Analytics
- Erstellen einer Streamverarbeitungslösung mit Event Hubs und Azure Databricks
Das Seminar dient zur Vorbereitung auf die Prüfung DP-203, nach bestandenem Examen erhalten Sie folgenden Titel: Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate
Die Prüfungsgebühr für das Examen DP-203 ist in der Kursgebühr NICHT enthalten.
Hinweis: Der Kurs wird in deutscher Sprache gehalten, die MOC Unterlagen sind nur in englischer Sprache verfügbar.
Dieses Seminar führen wir in Kooperation mit der cmt Computer- & Management Trainings GmbH mit zertifizierten Trainern durch.
Buchen Sie Ihren ausgewählten Kurs in folgenden Städten als Präsenzseminar:
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Kenntnissen in Cloud Computing und Kerndatenkonzepten sowie Berufserfahrung mit Datenlösungen.
- Folgende Lerninhalte werden in diesem Azure Kurs vermittelt:
- 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
Dieser Kurs wurde in erster Linie für Datenfachleute, Datenarchitekten und Experten für Geschäftsintelligenz, die mehr über Daten-Engineering und das Erstellen von Analyselösungen mit Hilfe von Datenplattformtechnologien in Microsoft Azure erfahren möchten, konzipiert. Aber auch Datenanalysten und Datenwissenschaftler, die mit auf Microsoft Azure basierenden Analyselösungen arbeiten, können wertvolles Wissen in diesem Seminar erwerben.
Der Azure Kurs DP-203T00 wird von einem Trainer mit mehrjähriger Kurs- und Schulungserfahrung und viel Praxis-Knowhow durchgeführt. Unsere Azure TrainerInnen stehen Ihnen gerne für individuelle Beratungen zur Verfügung.
Wir führen nahezu alle Microsoft Azure Kurse und Microsoft Azure Live Online Schulungen bereits ab einer Person durch. Dies gilt für von uns bestätigte Seminare. Auf diese Weise können wir Ihnen eine reiche Terminauswahl anbieten und Sie erhalten Planungssicherheit für Ihre Microsoft Azure Fortbildung.
Unsere kompetente und individuelle Betreuung garantiert, dass sich unsere Seminarteilnehmer:innen persönlich angesprochen und wohlfühlen. Modern ausgestattete Seminarräumen unterstützen Ihren Lernerfolg.
Wir möchten Sie von der Qualität unserer Microsoft Azure Seminare und Live Online Schulungen überzeugen. Sollten Sie mit einem Microsoft Azure Training nicht zufrieden sein und uns dies innerhalb von 14 Tagen schriftlich mitteilen, können Sie es kostenfrei wiederholen.
Wir freuen uns auf Ihre Teilnahme - online oder in Präsenz.
Bewertung bei eKomi.de
Um ein wertvolles und renommiertes Gütesiegel zu tragen, hat sich unser Kebel Team für das unabhängige eKomi Bewertungsportal entschieden. Wir nutzen diese authentifizierte Software, um unsere Seminarteilnehmer:innen zu befragen, nachdem sie unsere Kurse online oder in Präsenz besucht haben. Jede freiwillig und anonym abgegebene Bewertung, egal ob positiv oder kritisch, fließt in die Bewertungsstatistik von IT-Trainings Kebel GmbH ein. Natürlich sind zufriedene Kunden:innen und Ihr Feedback für uns überlebenswichtig. An dieser Stelle bedanken wir uns für Ihre Bewertungen.
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