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Data Engineering on Microsoft Azure

In diesem Kurs lernst du die Data-Engineering-Muster und -Praktiken kennen, die sich auf die Arbeit mit Batch- und Echtzeit-Analyselösungen unter Verwendung von Azure-Datenplattformtechnologien beziehen.
Du beginnst mit dem Verständnis der zentralen Rechen- und Speichertechnologien, die zum Aufbau einer analytischen Lösung verwendet werden. Du wirst dann untersuchen, wie man eine analytische Serving-Schicht entwirft und sich auf Data-Engineering-Überlegungen für die Arbeit mit Quelldateien konzentrieren. Du lernst, wie man interaktiv in Dateien gespeicherte Daten in einem Data Lake untersucht. Du lernst ausserdem die verschiedenen Ingestion-Techniken kennen, die zum Laden von Daten mit der Apache Spark-Funktion in Azure Synapse Analytics oder Azure Databricks verwendet werden können, oder wie man mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines ingestiert. Du lernst auch die verschiedenen Möglichkeiten kennen, wie du die Daten mit denselben Technologien transformieren kannst, die für das Ingest der Daten verwendet werden. Du erfährst, wie du die Leistung von Analysesystemen überwachen und analysieren kannst, um die Leistung von Datenlasten oder Abfragen, die gegen die Systeme ausgegeben werden, zu optimieren. Du wirst verstehen, wie wichtig die Implementierung von Sicherheit ist, um sicherzustellen, dass die Daten im Ruhezustand oder bei der Übertragung geschützt sind. Du wirst dann zeigen, wie die Daten in einem analytischen System verwendet werden können, um Dashboards zu erstellen oder Vorhersagemodelle in Azure Synapse Analytics zu erstellen.

M-DP-203

Dauer

4 Tage

Zielgruppe

  • Die primäre Zielgruppe für diesen Kurs sind Datenexpert*innen, Datenarchitekt*innen und Business-Intelligence-Fachleute, die etwas über Data Engineering und den Aufbau von analytischen Lösungen unter Verwendung von Datenplattformtechnologien lernen möchten, die auf Microsoft Azure vorhanden sind.
  • Die sekundäre Zielgruppe für diesen Kurs sind Datenanalyst*innen und Datenwissenschaftler*innen, die mit analytischen Lösungen arbeiten, die auf Microsoft Azure aufgebaut sind.

Inhalt

  • Untersuchung der Rechen- und Speicheroptionen für Data-Engineering-Workloads
  • Entwurf und Implementierung der Serving-Schicht
  • Data Engineering-Überlegungen für Quelldateien
  • Ausführung interaktiver Abfragen mit Azure Synapse Analytics serverlosen SQL-Pools
  • Erforschen, Transformieren und Laden von Daten in das Data Warehouse mit Apache Spark
  • Datenexploration und -transformation in Azure Databricks
  • Einlesen und Laden von Daten in das Data Warehouse
  • Transformieren von Daten mit Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipelines
  • Orchestrierung der Datenbewegung und -transformation in Azure Synapse Pipelines
  • Optimierung der Abfrageleistung mit dedizierten SQL-Pools in Azure Synapse
  • Analysieren und Optimieren der Data Warehouse-Speicherung
  • Unterstützung der hybriden transaktionalen analytischen Verarbeitung (HTAP) mit Azure Synapse Link
  • End-to-End-Sicherheit mit Azure Synapse Analytics
  • Stream-Verarbeitung in Echtzeit mit Stream Analytics
  • Erstellung einer Stream Processing-Lösung mit Event Hubs und Azure Databricks
  • Erstellung von Berichten mithilfe der Power BI-Integration mit Azure Synapse Analytics
  • Durchführung von integrierten Machine Learning-Prozessen in Azure Synapse Analytics

Voraussetzungen

Erfolgreiche Teilnehmer*innen beginnen diesen Kurs mit Kenntnissen über Cloud Computing und Kerndatenkonzepte sowie Berufserfahrung mit Datenlösungen.

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