Training Azure Data Factory

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Beschreibung

Microsoft Azure Data Factory

Mit Azure Data Factory haben Sie die vollständige Kontrolle über die Datenintegration auf einer Skala. Sie arbeiten mit Daten, wo immer diese auch sind (in der Cloud oder vor Ort). Data Factory bietet mehr als 70 Datenquellen-Connectors und eine intuitive grafische Benutzeroberfläche zum Erstellen und Verwalten von Daten-Pipelines.

In Data Factory wandeln Sie Rohdaten in Informationen um, die für die Verwendung in BI- und Analysetools bereit sind. Dank der automatisierten Integration und Verarbeitung in Data Factory haben Sie in Echtzeit Zugriff auf die aktuellsten Informationen.

Training Azure Data Factory

Während des Azure Data Factory-Trainings lernen Sie dies…

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Mit Azure Data Factory haben Sie die vollständige Kontrolle über die Datenintegration auf einer Skala. Sie arbeiten mit Daten, wo immer diese auch sind (in der Cloud oder vor Ort). Data Factory bietet mehr als 70 Datenquellen-Connectors und eine intuitive grafische Benutzeroberfläche zum Erstellen und Verwalten von Daten-Pipelines.

In Data Factory wandeln Sie Rohdaten in Informationen um, die für die Verwendung in BI- und Analysetools bereit sind. Dank der automatisierten Integration und Verarbeitung in Data Factory haben Sie in Echtzeit Zugriff auf die aktuellsten Informationen.

Training Azure Data Factory

Während des Azure Data Factory-Trainings lernen Sie diesen Datenintegrationsdienst kennen und richten eine vollständige Pipeline ein. In BI-Tools wie Power BI lernen Sie, wie Sie cloudbasierte und lokale Datenquellen verbinden, verschiedene Datenverarbeitungsaktivitäten in einer automatisierten Pipeline verknüpfen und Ihre Daten für Linked Services verfügbar machen.


Während des Trainings Azure Data Factory werden die folgenden Themen behandelt:

  • Einführung in Azure Data Factory
  • Arbeiten mit der visuellen Benutzeroberfläche
  • Datenerfassung mit verschiedenen Connectors
  • Konzepte von Pipelines und Aktivitäten
  • Einrichten skalierbarer Datenströme in Pipelines
  • Ausführen und Überprüfen von Pipelines
  • Kombinieren von Data Factory mit anderen Azure-Diensten:
    • Data Lake
    • Databricks
    • SQL-Datenbank
    • Azure-Blob-Storage
  • Verwendung von vorhandenem Programmcode und Bibliotheken für benutzerdefinierte Vorgänge (.NET, Python)
  • Überwachung von Data Factory-Pipelines
  • Praktische Anwendungen
  • Tipps und Tricks
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