Azure - DP-203T00 - Data Engineering on Microsoft Azure
- Prestataire
- PC-COLLEGE Training GmbH - Institut für IT-Training Berlin
- Telefon
- +49.30.2350000
- berlin@pc-college.de
- Début
- 08.07.2024
- Durée
- 32 Stunden in 4 Tagen
- Prix
- 2 725,10 €
- Lieu
- 10963 Berlin
Adresse:/fr/cours/4816982/weiterbildung-azure-dp-203t00-data-engineering-on-microsoft-azure
imprimé le:05.06.2024
- 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
Toutes les informations sont sans garantie. Les prestataires sont seuls responsables de la justesse des informations mises à disposition.
Première publication le 26.03.2024, dernière mise à jour le 05.06.2024