Microsoft Implement data engineering solutions using Azure Databricks
Mit Azure Databricks Datenengineering entwickeln Sie robuste Datenpipelines, steuern Zugriffe mit Unity Catalog und bereiten Workloads für den produktiven Einsatz vor. Der Kurs verbindet Umgebungskonfiguration, Datenqualität und skalierbare Lakehouse-Lösungen unter Unternehmensanforderungen.
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
Beherrschen Sie die End-to-End-Datenverarbeitung mit Azure Databricks und Unity Catalog. Dieser Kurs bewegt sich von der grundlegenden Einrichtung hin zur Produktionsbereitstellung und behandelt dabei die Konfiguration der Umgebung sowie die Unternehmens-Governance. Erfahren Sie, wie Sie robuste Aufnahmepipelines erstellen, Sicherheit mit Unity-Katalog implementieren und optimierte Workloads bereitstellen. Am Ende haben Sie die praktischen Fähigkeiten, skalierbare Lakehouse-Lösungen zu implementieren, zu sichern und zu pflegen, die strengen Unternehmensanforderungen entsprechen.
Seminarinhalte
Einrichten und Konfigurieren einer Azure Databricks-Umgebung
- Erkunden von Azure Databricks
- Grundlegendes zur Architektur von Azure Databricks
- Grundlegendes zu Azure Databricks-Integrationen
- Auswählen und Konfigurieren von Compute in Azure Databricks
- Erstellen und Organisieren von Objekten im Unity-KatalognSichern und Steuern von Unity-Katalogobjekten in Azure Databricks
- Secure Unity Catalog-Objekten
- Verwalten von Unity-Katalogobjekten
Vorbereiten und Verarbeiten von Daten mit Azure Databricks
- Entwerfen und Implementieren der Datenmodellierung mit Azure Databricks
- Aufnehmen von Daten in den Unity-Katalog
- Bereinigen, transformieren und laden von Daten in den Unity-Katalog
- Implementieren und Verwalten von Datenqualitätseinschränkungen mit Azure Databricks
Bereitstellen und Verwalten von Datenpipelines und Workloads mit Azure Databricks
- Entwerfen und Implementieren von Datenpipelines mit Azure Databricks
- Implementieren von Lakeflow-Aufträgen mit Azure Databricks
- Implementieren von Entwicklungslebenszyklusprozessen in Azure Databricks
- Überwachen, Beheben von Problemen und Optimieren von Workloads in Azure Databricks
Zielgruppe
Die Zielgruppe sind Dateningenieure, die grundlegende Kenntnisse über Datenanalysekonzepte, ein grundlegendes Verständnis des Cloudspeichers und vertraut mit den Prinzipien der Datenorganisation haben. Sie sollten mit SQL arbeiten und Erfahrungen mit der Verwendung von Python, einschließlich Notebooks, für Datentechnik-Aufgaben haben. Lernende werden erwartet, dass sie ein gutes Verständnis für Azure Databricks Arbeitsbereiche und Unity-Katalog haben, zusammen mit der Vertrautheit mit Datenzugriffsmustern und kerntechnischen Datentechnik- und Data Warehouse-Konzepten. Darüber hinaus sollten sie grundlegende Kenntnisse über Azure Sicherheit, einschließlich Microsoft Entra ID, haben und mit den Grundlagen der Git-Versionssteuerung vertraut sein.
Voraussetzungen
Lernziele
Firmenseminar anfragen
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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Nicht jeder Kurs passt sofort auf Anhieb. Wir helfen Ihnen dabei, aus Themen, Formaten und Anforderungen die passende Lösung zu finden – persönlich, praxisnah und mit Blick auf Ihren tatsächlichen Bedarf.
Nicole Mühlbauer
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Fragen & Antworten
Hier beantworten wir die häufigsten Fragen zu unseren Kursen, Abläufen und Formaten. Sollten Sie weitere Fragen haben, unterstützen wir Sie gerne persönlich.
Microsoft Implement data engineering solutions using Azure Databricks im Überblick
Azure Databricks Datenengineering steht in diesem Kurs für die durchgängige Umsetzung von der Einrichtung einer Umgebung bis zur Produktionsbereitstellung. Sie ordnen Konfiguration, Unternehmens-Governance und skalierbare Lakehouse-Lösungen in einem gemeinsamen Data-Engineering-Kontext ein.
Im Mittelpunkt steht das Zusammenspiel aus Datenaufnahme, Datenmodellierung sowie dem Bereinigen, Transformieren und Laden von Daten. Unity Catalog verbindet dabei die Organisation von Objekten mit Sicherheits- und Steuerungsaufgaben, während Datenqualitätseinschränkungen die Verarbeitung ergänzen.
Für die praktische Umsetzung werden Datenpipelines, Lakeflow-Aufträge und Entwicklungslebenszyklusprozesse mit Azure Databricks behandelt. Das Angebot passt fachlich zu den Kurse zu Microsoft Azure, wenn Sie Workloads bereitstellen, überwachen, Fehler beheben und optimieren möchten.
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