Kursüberblick
In diesem Kurs erfahren die Kursteilnehmer, wie sie Datentechnikworkloads in Microsoft Azure implementieren und verwalten, indem sie unter anderem Azure-Dienste wie Azure Synapse Analytics, Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Stream Analytics, Azure Databricks verwenden. Der Kurs fokussiert sich auf allgemeine Datentechnikaufgaben wie das Orchestrieren von Datenübertragungs- und Transformationspipelines, das Arbeiten mit Datendateien in einem Data Lake, das Erstellen und Laden relationaler Data Warehouses, das Erfassen und Aggregieren von Datenströmen in Echtzeit sowie das Nachverfolgen von Datenressourcen und -herkunft.
DP-203 Self-Assessment
Sind Sie sich noch unsicher, ob der Kurs für Sie geeignet ist? Wir bieten Ihnen ein kostengünstiges Self-Assessment an, um Ihre Kenntnisse zu testen. Sie können den Test innerhalb der 90-tägigen Nutzungsdauer beliebig oft wiederholen. Wenn Sie den DP-203 Kurs im Anschluss buchen, wird der von Ihnen bezahlte Betrag beim Kurspreis angerechnet.
Zielgruppe
Die Hauptzielgruppe für diesen Kurs sind Datenexperten, Datenarchitekten und Business Intelligence-Experten, die sich über Datentechnik und das Erstellen von Analyselösungen mithilfe der Datenplattformtechnologien in Microsoft Azure informieren möchten. Die sekundäre Zielgruppe für diesen Kurs umfasst Data Analysts und wissenschaftliche Fachkräfte für Daten, die auf Microsoft Azure basierende Analyselösungen nutzen.
Zertifizierungen
Empfohlenes Training für die Zertifizierung zum:
Voraussetzungen
Erfolgreiche Kursteilnehmer beginnen diesen Kurs mit Kenntnissen über Cloud Computing und Kerndatenkonzepte sowie mit Berufserfahrung im Bereich Datenlösungen.
Insbesondere folgende Kurse sind abzuschließen:
Kursinhalt
- Einführung in die Datentechnik in Azure
- Einführung in Azure Data Lake Storage Gen2
- Einführung in Azure Synapse Analytics
- Verwenden von serverlosen Azure Synapse SQL-Pools zum Abfragen von Dateien in einem Data Lake
- Verwenden von serverlosen SQL-Pools für Azure Synapse zum Transformieren von Daten in einem Data Lake
- Erstellen einer Lake-Datenbank in Azure Synapse Analytics
- Grundlegendes zu Big-Data-Entwicklung mit Apache Spark in Azure Synapse Analytics
- Transformieren von Daten mit Spark in Azure Synapse Analytics
- Verwenden von Delta Lake in Azure Synapse Analytics
- Analysieren von Daten in einem relationalen Data Warehouse
- Laden von Daten in ein relationales Data Warehouse
- Erstellen einer Datenpipeline in Azure Synapse Analytics
- Verwenden von Spark-Notebooks in einer Azure Synapse-Pipeline
- Planen der hybriden transaktionalen/analytischen Verarbeitung mithilfe von Azure Synapse Analytics
- Implementieren von Azure Synapse Link in Azure Cosmos DB
- Implementieren von Azure Synapse Link für SQL
- Erste Schritte mit Azure Stream Analytics
- Erfassen von Streamingdaten mithilfe von Azure Stream Analytics und Azure Synapse Analytics
- Visualisieren von Echtzeitdaten mit Azure Stream Analytics und Power BI
- Einführung in Microsoft Purview
- Integrieren von Microsoft Purview und Azure Synapse Analytics
- Einführung in Azure Databricks
- Verwenden von Apache Spark in Azure Databricks
- Ausführen von Azure Databricks-Notebooks mit Azure Data Factory
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