Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate

Kurs-ID LS20.300
Datum 06.02.2023 bis 03.04.2023
Dauer 8-Wochen-Kurs
Kosten kostenlos
Zielgruppe Datenprofis, Datenarchitekten und Business Intelligence-Experten
Voraussetzung Azure Grundlagen
Abschluss Zertifikat des Bildungsträgers
Förderung Kompletter Kurs förderfähig z.B. mit Bildungsgutschein, über Berufsförderungsdienst (BFD) oder bei Kurzarbeit
Präsenzkurs Keine Angabe.
mind. Teilnehmerzahl k. A.
max. Teilnehmerzahl k. A.
URL des Kurses Details beim Anbieter
spezielles Angebot für Dozenten Keine Angabe.
Veranstaltungsort
 
future Training & Consulting GmbH
Storlachstraße 4
72760 Reutlingen

 

AbendkursBildungsgutscheinBarierrefreier Zugang
k. A.Jak. A.

 

Beschreibung
- DP-200: Implementing an Azure Data Solution
- Azur für Entwickler in der Datenverarbeitung
- Übersicht über die Dienste der Azure Data Platform
- Aufgaben ermitteln, die von einem Data Engineer ausgeführt werden
- Anwendungsfälle für die Cloud in einer Fallstudie
- Arbeiten mit Datenspeichern
- Datenspeicheransatz in Azure
- Erstellen eines Azure Storage Accounts
- Erläuterung der Azure Data Lake Speicherung
- Hochladen von Daten in den Azure Data Lake
- Realisierung teambasierter Datenbanksysteme mit Azure Datenbanken
- Azur-Datenbanken und maschinelle Lernplattformen.
- Beschreibung des Team Data Science Prozesses
- Bereitstellung von Azure Datenbanken und Arbeitsbereichen
- Durchführen von Aufgaben der Datenaufbereitung
- Aufbau global verteilter Datenbanken mit Cosmos DB
- Erstellung einer Azure Cosmos DB-Datenbank
- Einfügen und Abfragen von Daten in Ihre Azure Cosmos DB Datenbank
- Bereitstellung einer.NET Core App für Cosmos DB in Visual Studio Code
- Verteilung von Daten global mit Azure Cosmos DB
- Arbeiten mit relationalen Datenspeichern in der Cloud
- SQL-Datenbank und SQL Data Warehouse
- Bereitstellung einer Azure SQL-Datenbank zur Speicherung von Daten
- Bereitstellung und Laden von Daten in das Azure SQL Data Warehouse
- Echtzeit-Analyse mit Stream Analytics durchführen
- Datenströme und Ereignisverarbeitung
- Abfrage von Streaming-Daten mit Stream Analytics
- Verarbeitung von Daten mit Azure Blob und Stream Analytics
- Verarbeitung von Daten mit Event Hubs und Stream Analytics
- Orchestrierung der Datenbewegung mit Azure Data Factory
- Funktionen der Azure Data Factory
- Erstellen von verknüpften Diensten und Datensätzen
- Erstellen von Pipelines und Aktivitäten
- Azure Data Factory Pipeline-Durchführung und Triggerung von Pipelines
- Sicherung von Azure-Datenplattformen
- Konfigurieren der Netzwerksicherheit
- Konfigurieren der Authentifizierung
- Berechtigung konfigurieren
- Auditierung der Sicherheit
- Überwachung und Fehlerbehebung bei der Datenspeicherung und -verarbeitung
- Data Engineering Fehlerbehebungsansatz
- Azur-Überwachungsfunktionen
- Beheben von häufigen Datenproblemen
- Beheben von häufigen Problemen bei der Datenverarbeitung
- Integration und Optimierung von Datenplattformen
- Integration von Datenplattformen
- Optimierung der Datenspeicherung
- Optimierung der Streaming-Daten
- Verwalten von Notfallwiederherstellung
- DP-201: Designing an Azure Data Solution
- Architektur der Datenplattform
- Grundprinzipien der Architekturentwicklung
- Design mit Blick auf Sicherheit
- Leistung und Skalierbarkeit
- Design für Verfügbarkeit und Wiederherstellbarkeit
- Design für Effizienz und Betrieb
- Fallstudie
- Azure Stapelverarbeitung Referenzarchitekturen
- Lambda-Architekturen aus der Perspektive des Batch-Modus
- Design einer Enterprise BI-Lösung in Azure
- Automatisierung von BI-Lösungen für Unternehmen in Azure
- Entwicklung eines Gesprächs-Bots auf Enterprise-Niveau in Azure
- Azur-Echtzeit-Referenzarchitekturen in Real Time
- Lambda-Architekturen für eine Echtzeit-Perspektive
- Lambda-Architekturen für eine Echtzeit-Perspektive
- Entwurf einer Stream-Verarbeitungspipeline mit Azure Databricks
- Erstellen einer Azure IoT Referenzarchitektur
- Sicherheitsdesign der Datenplattform
- Sicherheitsansatz zur Verteidigungsstrategie
- Schutz auf Netzwerkebene
- Identitätsschutz
- Verwendung der Verschlüsselung
- Fortschrittlicher Bedrohungsschutz
- Design für Flexibilität und Skalierbarkeit
- Entwurf von Backup- und Wiederherstellungsstrategien
- Optimierung der Netzwerkleistung
- Design für optimierte Speicher- und Datenbankleistung
- Integration von Disaster Recovery in Architekturen
- Entwurf von Backup- und Wiederherstellungsstrategien
- Design für Effizienz und Betrieb
- Maximierung der Effizienz Ihrer Cloud-Umgebung
- Monitoring und Analytik, um betriebliche Erkenntnisse zu gewinnen.
- Automatisierung zur Reduzierung von Aufwand und Fehlern

 

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