DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure

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In einer Welt voller Daten brauchst du das richtige Know-how, um sie richtig zu nutzen. Du willst verstehen, wie moderne Datenplattformen funktionieren? Du willst wissen, wie du Daten effizient verarbeitest, speicherst und analysierst? Dann bist du hier genau richtig.

In diesem Kurs lernst du:

  • wie moderne Datenarchitekturen auf Azure aufgebaut sind.
  • was Data Lakes, Data Warehouses und Pipelines wirklich bedeuten.
  • wie du mit Azure Synapse, Data Factory und Databricks umgehst.
  • wie du große Datenmengen sicher und leistungsstark verarbeitest.
  • welche Tools dir helfen, Daten zu transformieren und bereitzustellen.
  • wie du Datenflüsse automatisierst und überwachen kannst.

Warum dieser Kurs genau richtig für dich ist:

  • Du arbeitest praxisnah mit echten Tools und Beispielen.
  • Du verstehst die Zusammenhänge zwischen Technik und Anwendung.
  • Du bekommst ein solides technisches Fundament für deine Arbeit mit Daten.
  • Du stärkst deine Fähigkeiten im Umgang mit cloudbasierten Datenplattformen.

Starte jetzt – und mach dich bereit für Datenkompetenz mit Zukunft.
Ob Berufseinsteiger*in oder IT-Profi: Wenn du Daten professionell bewegen willst, dann bringt dich dieser Kurs genau dorthin, wo du hinwillst.
 

Kursinhalte
  • Einführung in Azure Synapse Analytics
  • Beschreibung von Azure Databricks
  • Einführung in Azure Data Lake Storage
  • Beschreibung der Delta Lake-Architektur
  • Arbeiten mit Datenströmen mithilfe von Azure Stream Analytics
  • Ein mehrdimensionales Schema zur Optimierung analytischer Workloads entwerfen
  • Codefreie Transformation in großem Maßstab mit Azure Data Factory
  • Langsam veränderliche Dimensionen in Azure Synapse Analytics-Pipelines füllen
  • Modernes Data Warehouse mit Azure Synapse Analytics entwerfen
  • Data Warehouse in Azure Synapse Analytics sichern
  • Funktionen von Azure Synapse Serverless SQL Pools erkunden
  • Daten im Lake mit Azure Synapse Serverless SQL Pools abfragen
  • Metadatenobjekte in Azure Synapse Serverless SQL Pools erstellen
  • Daten sichern und Benutzer in Azure Synapse Serverless SQL Pools verwalten
  • Big Data Engineering mit Apache Spark in Azure Synapse Analytics verstehen
  • Daten mit Apache Spark-Notebooks in Azure Synapse Analytics erfassen
  • Daten mit DataFrames in Apache Spark-Pools in Azure Synapse Analytics transformieren
  • SQL- und Apache Spark-Pools in Azure Synapse Analytics integrieren
  • Azure Databricks beschreiben
  • Daten in Azure Databricks lesen und schreiben
  • Mit DataFrames in Azure Databricks arbeiten
  • Mit erweiterten Methoden für DataFrames in Azure Databricks arbeiten
  • Best Practices für das Laden von Daten in Azure Synapse Analytics
  • Erfassung im Petabyte-Bereich mit Azure Data Factory
  • Datenintegration mit Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipelines
  • Codierungsfreie Transformation in großem Maßstab mit Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipelines
  • Datenbewegung und -transformation in Azure Data Factory orchestrieren
  • Die Leistung von Data Warehouse-Abfragen in Azure Synapse Analytics optimieren
  • Die Funktionen für Data Warehouse-Entwickler in Azure Synapse Analytics verstehen
  • Datenlagerung in Azure Synapse Analytics analysieren und optimieren
  • Hybrides transaktionales und analytisches Verarbeiten mit Azure Synapse Analytics entwerfen
  • Azure Synapse Link mit Azure Cosmos DB konfigurieren
  • Azure Cosmos DB mit Apache Spark-Pools abfragen
  • Azure Cosmos DB mit serverlosen SQL-Pools abfragen
  • Datenspeicher in Azure Synapse Analytics sichern
  • Geheimnisse in Azure Key Vault konfigurieren und verwalten
  • Compliance-Kontrollen für sensible Daten implementieren
  • Zuverlässige Nachrichtenübermittlung für Big Data-Anwendungen mit Azure Event Hubs aktivieren
  • Mit Azure Stream Analytics mit Datenströmen arbeiten
  • Datenströme mit Azure Stream Analytics erfassen
  • Streaming-Daten mit Azure Databricks Structured Streaming verarbeiten
  • Berichte mit Power BI erstellen, indem Sie die Integration mit Azure Synapse Analytics nutzen.
  • Verwendung des integrierten maschinellen Lernprozesses in Azure Synapse Analytics