Data Engineering on Microsoft Azure (DP-203)

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Data Engineering on Microsoft Azure (DP-203)

Cegos Integrata GmbH
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Startdaten und Startorte

placeonline Training
15. Apr 2024 bis 18. Apr 2024
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event 15. April 2024, 10:00-17:00, online Training, Seminar 60720
placeMünchen
6. Aug 2024 bis 9. Aug 2024
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event 6. August 2024, 10:00-17:00, München, Seminar 60720
placeonline Training
30. Okt 2024 bis 2. Nov 2024
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event 30. Oktober 2024, 10:00-17:00, online Training, Seminar 60720
placeonline Training
4. Nov 2024 bis 7. Nov 2024
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event 4. November 2024, 10:00-17:00, online Training, Seminar 60720

Beschreibung

Rechen- und Speicheroptionen für Data-Engineering-Workloads

  • Einführung in Azure Synapse Analytics
  • Erläuterung von Azure Databricks
  • Erläuterung in Azure Data Lake-Speicher
  • Beschreiben der Delta Lake-Architektur
  • Arbeiten mit Datenströmen unter Verwendung von Azure Stream Analytics

Interaktive Abfragen mit Azure Synapse Analytics serverlosen SQL-Pools ausführen

  • Möglichkeiten von Azure Synapse Serverless SQL Pools
  • Abfragen von Daten im Lake mit Azure Synapse Serverless SQL Pools
  • Erstellen von Metadatenobjekten in Azure Synapse Serverless SQL Pools
  • Sichern von Daten und Verwalten von Benutzern in Azure Synapse Serverless SQL Pools

Datenexploration und -umwandlung in Azure Databricks

  • Azure Da…

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Frequently asked questions

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Rechen- und Speicheroptionen für Data-Engineering-Workloads

  • Einführung in Azure Synapse Analytics
  • Erläuterung von Azure Databricks
  • Erläuterung in Azure Data Lake-Speicher
  • Beschreiben der Delta Lake-Architektur
  • Arbeiten mit Datenströmen unter Verwendung von Azure Stream Analytics

Interaktive Abfragen mit Azure Synapse Analytics serverlosen SQL-Pools ausführen

  • Möglichkeiten von Azure Synapse Serverless SQL Pools
  • Abfragen von Daten im Lake mit Azure Synapse Serverless SQL Pools
  • Erstellen von Metadatenobjekten in Azure Synapse Serverless SQL Pools
  • Sichern von Daten und Verwalten von Benutzern in Azure Synapse Serverless SQL Pools

Datenexploration und -umwandlung in Azure Databricks

  • Azure Databricks
  • Lesen und Schreiben von Daten in Azure Databricks
  • Arbeiten mit DataFrames in Azure Databricks
  • Arbeiten mit fortgeschrittenen DataFrames-Methoden in Azure Databricks

Analysieren, Transformieren und Laden von Daten in das Data Warehouse mit Apache Spark

  • Verstehen von Big Data Engineering mit Apache Spark in Azure Synapse Analytics
  • Einlesen 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

Daten in das Data Warehouse aufnehmen und laden

  • Verwenden von Best Practices zum Laden von Daten in Azure Synapse Analytics
  • Ingestion im Petabyte-Bereich mit Azure Data Factory

Transformieren von Daten mit Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipelines

  • Datenintegration mit Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipelines
  • Codefreie Transformation im großen Maßstab mit Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipelines

Orchestrierung der Datenbewegung und -transformation in Azure Synapse Pipelines

  • Orchestrierung der Datenbewegung und -transformation in Azure Data Factory

End-to-End-Sicherheit mit Azure Synapse Analytics

  • Data Warehouse in Azure Synapse Analytics sichern
  • Konfigurieren und Verwalten von Secrets in Azure Key Vault
  • Implementierung von Compliance-Kontrollen für sensible Daten

Hybride transaktionale analytische Verarbeitung (HTAP) mit Azure Synapse Link unterstützen

  • Entwerfen Sie hybride transaktionale und analytische Verarbeitung mit Azure Synapse Analytics
  • Konfigurieren von Azure Synapse Link mit Azure Cosmos DB
  • Abfrage von Azure Cosmos DB mit Apache Spark-Pools
  • Abfrage von Azure Cosmos DB mit serverlosen SQL-Pools

Stream-Verarbeitung in Echtzeit mit Stream Analytics

  • Zuverlässiges Messaging für Big Data-Anwendungen mit Azure Event Hubs ermöglichen
  • Arbeiten mit Daten-Streams mithilfe von Azure Stream Analytics
  • Einlesen von Daten-Streams mit Azure Stream Analytics

Erstellen einer Stream Processing-Lösung mit Event Hubs und Azure Databricks

  • Verarbeiten von Streaming-Daten mit Azure Databricks Structured Streaming
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