Microsoft Azure – DP-203T00 – Data Engineering on Microsoft Azure
DP-203T00 Data Engineering on Microsoft Azure behandelt Datentechnik für Batch- und Echtzeit-Analyselösungen. Sie arbeiten mit Speicher, erfassen und transformieren Daten mit Azure Synapse Analytics, Azure Databricks und Azure Data Factory und lernen Streamverarbeitung und Sicherheit kennen.
Unser Angebot richtet sich ausschließlich an Unternehmer (§ 14 BGB), Gewerbetreibende, Freiberufler sowie öffentliche Auftraggeber. Kein Verkauf an Verbraucher (§ 13 BGB). Alle Preisangaben werden sorgfältig gepflegt. Preisirrtümer und technische Darstellungsfehler können jedoch nicht vollständig ausgeschlossen werden.
Kursdetails & Termine
Kursbeschreibung
Achtung: Dieser Kurs wurde von Microsoft zum 31.12.2025 abgekündigt. Bitte besuchen Sie den Nachfolgekurs: „DP-700 - Implementieren von Datentechniklösungen mithilfe von Microsoft Fabric“.
In diesem Kurs erfahren Sie mehr über Datentechnik für Batch- und Echtzeit-Analyselösungen unter Verwendung von Azure-Datenplattformtechnologien. Sie beginnen mit Grundlagen der wichtigsten Compute- und Speichertechnologien zum Erstellen einer analytischen Lösung. Sie lernen verschiedene Erfassungstechniken kennen, um Daten mit der Apache-Spark-Funktion in Azure Synapse Analytics oder Azure Databricks zu laden, und führen die Erfassung mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines durch. Außerdem lernen Sie verschiedene Möglichkeiten kennen, Daten mit denselben Technologien zu transformieren, mit denen sie aufgenommen werden. Anschließend wird gezeigt, wie ein Echtzeit-Analysesystem zur Erstellung von Echtzeit-Analyselösungen erstellt wird.
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 den Titel „Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate“.
Die Prüfungsgebühr für das Examen DP-203 ist nicht in der Kursgebühr enthalten.
Hinweis: Der Kurs wird in deutscher Sprache gehalten; die MOC-Unterlagen sind nur in englischer Sprache verfügbar.
Seminarinhalte
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
Zielgruppe
Primäre Zielgruppe:
- Datenfachleute
- Datenarchitekten
- Experten für Geschäftsintelligenz
Diese Personen möchten mehr über Daten-Engineering und das Erstellen von Analyselösungen mit Hilfe von Datenplattformtechnologien in Microsoft Azure erfahren.
Sekundäre Zielgruppe:
- Datenanalysten
- Datenwissenschaftler
Diese Personen arbeiten mit auf Microsoft Azure basierenden Analyselösungen.
Voraussetzungen
Erforderlich sind Kenntnisse in Cloud Computing und Kerndatenkonzepten sowie Berufserfahrung mit Datenlösungen.
Lernziele
Sie lernen, Batch- und Echtzeit-Analyselösungen mit Azure-Datenplattformtechnologien aufzubauen. Dazu arbeiten Sie mit Compute- und Speichertechnologien, Datenerfassung und -transformation sowie Verfahren für Sicherheit und Streamverarbeitung.
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Fragen Sie diesen Kurs für Ihr Team oder Unternehmen an. Wir prüfen passende Termine, Formate und individuelle Anforderungen und melden uns persönlich mit einem Vorschlag.
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Microsoft Azure – DP-203T00 – Data Engineering on Microsoft Azure im Überblick
DP-203T00 Data Engineering on Microsoft Azure ordnet zentrale Aufgaben der Datentechnik auf Azure-Datenplattformen ein. Sie lernen, Grundlagen für Batch- und Echtzeit-Analyselösungen mit Compute-, Speicher- und Datenverarbeitungstechnologien zusammenzuführen.
Im Mittelpunkt steht das Zusammenspiel von Azure Synapse Analytics, Azure Databricks und Azure Data Factory. Die Inhalte verbinden Datenerfassung, Transformation, SQL- und Apache-Spark-Verarbeitung sowie die Orchestrierung von Datenverschiebung und -transformation.
Für Datenfachleute, Datenarchitekten und Experten für Geschäftsintelligenz bietet der Kurs eine thematisch breite Grundlage für Analyselösungen auf Microsoft Azure. Weiterführende Angebote finden Sie unter Kurse zu Microsoft Azure.
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