Anmeldung zum Seminar
Wenn Sie an diesem Seminar teilnehmen wollen, füllen Sie folgendes Formular aus.Die mit * gekennzeichneten Felder müssen ausgefüllt werden.
Zunächst lernen die Teilnehmer die wichtigsten Rechen- und Speichertechnologien kennen, die zum Aufbau einer analytischen Lösung verwendet werden. Die Teilnehmer lernen, wie sie Daten, die in Dateien in einem Data Lake gespeichert sind, interaktiv untersuchen können. Sie lernen die verschiedenen Ingestion-Techniken kennen, die zum Laden von Daten mit der Apache Spark-Funktion in Azure Synapse Analytics oder Azure Databricks verwendet werden können, oder wie man mit Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipelines Ingests durchführt.
Die Teilnehmer lernen auch die verschiedenen Möglichkeiten kennen, wie sie die Daten mit denselben Technologien umwandeln können, die für den Dateningest verwendet werden. Sie werden verstehen, wie wichtig es ist, Sicherheit zu implementieren, um sicherzustellen, dass die Daten im Ruhezustand oder bei der Übertragung geschützt sind. Anschließend wird gezeigt, wie man ein Echtzeit-Analysesystem erstellt, um Echtzeit-Analyselösungen zu entwickeln.
Examen: Das Seminar dient zur Vorbereitung auf die Prüfung DP-203, nach bestandenem Examen erhalten Sie folgenden Titel: Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate.
Die Prüfungsgebühr für das Examen DP-203 ist in der Kursgebühr NICHT enthalten.
- Einführung in Azure Synapse Analytics
- Beschreiben von Azure Databricks
- Einführung in den Azure Datenmeer-Speicher
- Die Architektur des Datenmeeres beschreiben
- Arbeiten mit Datenströmen, mit Hilfe von Azure Stream Analytics
Lab: Erkunden Sie die Rechen- und Speicheroptionen für Daten-Engineering-Workloads
- Kombinieren Sie Streaming und Stapelverarbeitung mit einer einzigen Pipeline
- Organisieren Sie das Datenmeer in Dateitransformationsebenen
- Indizieren Sie den Datenmeer-Speicher für Abfrage- und Workload-Beschleunigung
Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage:
- Azure Synapse Analytics zu beschreiben
- Azure Databricks zu beschreiben
- Azure Datenmeer-Speichers zu beschreiben
- die Architektur des Datenmeeres zu beschreiben
Azure Stream Analytics zu beschreiben