DP-200T01: Implementing an Azure Data Solution
Classroom Schulung | Deutsch | Anspruch
Schulungsdauer: 3 Tage
Ziele
In diesem Kurs lernen die Teilnehmer, verschiedene Datenplattform-Technologien in Lösungen zu implementieren einschließlich On-Premise-, Cloud- und Hybrid-Datenszenarien, die sowohl relationale als auch NoSQL-Daten enthalten. Sie lernen, wie man Daten mit einer Reihe von Technologien und Sprachen sowohl für Streaming- als auch für Batch-Daten verarbeitet.
Zudem untersuchen Sie, wie Datensicherheit einschließlich Authentifizierung, Autorisierung, Datenrichtlinien und -standards implementiert werden kann und die Überwachung der Datenlösung sowohl für die Datenspeicherung als auch für die Datenverarbeitung definieren und umsetzen. Sie lernen die Verwaltung und Fehlerbehebung von Azure-Datenlösungen inklusive der Optimierung und Disaster Recovery von großen Daten, Batchverarbeitung und Streaming Datenlösungen.
Dieser Kurs kann zur Vorbereitung auf die Zertifizierung als "Microsoft Azure Data Engineer" genutzt werden.
Zielgruppe
- Datenprofis, Datenarchitekten und Business Intelligence-Experten, die sich über die Datenplattform-Technologien von Microsoft Azure informieren möchten
- Personen, die Anwendungen entwickeln, die Inhalte aus den Datenplattform-Technologien von Microsoft Azure bereitstellen
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse von Azure
Agenda
Azur für Entwickler in der Datenverarbeitung
- Die stetig wachsende Welt der Daten
- 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
Enabling Team Based Data Science with Azure Databricks
- Einführung in Azure Databricks
- Arbeiten mit Azure Databricks
- Einlesen von Daten in Azure Databricks
- Transformationen mit Azure-databricks durchführen
Erstellung 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
- Globale Verteilung von Daten 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
- 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 von Azure Data Factory
- Erstellen von verknüpften Diensten und Datensätzen
- Erstellen von Pipelines und Aktivitäten
- Ausführung von Azure Data Factory Pipelines und -Trigger
Absicherung von Azure Datenplattformen
- Konfigurieren der Netzwerksicherheit
- Konfigurieren der Authentifizierung
- Konfigurieren der Berechtigung
- Auditierung der Sicherheit
Überwachung und Fehlerbehebung bei der Datenspeicherung und -verarbeitung
- Troubleshooting Ansätze für das Data Engineering
- Azure Monitoring Funktionen
- 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
Ziele
In diesem Kurs lernen die Teilnehmer, verschiedene Datenplattform-Technologien in Lösungen zu implementieren einschließlich On-Premise-, Cloud- und Hybrid-Datenszenarien, die sowohl relationale als auch NoSQL-Daten enthalten. Sie lernen, wie man Daten mit einer Reihe von Technologien und Sprachen sowohl für Streaming- als auch für Batch-Daten verarbeitet.
Zudem untersuchen Sie, wie Datensicherheit einschließlich Authentifizierung, Autorisierung, Datenrichtlinien und -standards implementiert werden kann und die Überwachung der Datenlösung sowohl für die Datenspeicherung als auch für die Datenverarbeitung definieren und umsetzen. Sie lernen die Verwaltung und Fehlerbehebung von Azure-Datenlösungen inklusive der Optimierung und Disaster Recovery von großen Daten, Batchverarbeitung und Streaming Datenlösungen.
Dieser Kurs kann zur Vorbereitung auf die Zertifizierung als "Microsoft Azure Data Engineer" genutzt werden.
Zielgruppe
- Datenprofis, Datenarchitekten und Business Intelligence-Experten, die sich über die Datenplattform-Technologien von Microsoft Azure informieren möchten
- Personen, die Anwendungen entwickeln, die Inhalte aus den Datenplattform-Technologien von Microsoft Azure bereitstellen
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse von Azure
Agenda
Azur für Entwickler in der Datenverarbeitung
- Die stetig wachsende Welt der Daten
- 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
Enabling Team Based Data Science with Azure Databricks
- Einführung in Azure Databricks
- Arbeiten mit Azure Databricks
- Einlesen von Daten in Azure Databricks
- Transformationen mit Azure-databricks durchführen
Erstellung 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
- Globale Verteilung von Daten 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
- 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 von Azure Data Factory
- Erstellen von verknüpften Diensten und Datensätzen
- Erstellen von Pipelines und Aktivitäten
- Ausführung von Azure Data Factory Pipelines und -Trigger
Absicherung von Azure Datenplattformen
- Konfigurieren der Netzwerksicherheit
- Konfigurieren der Authentifizierung
- Konfigurieren der Berechtigung
- Auditierung der Sicherheit
Überwachung und Fehlerbehebung bei der Datenspeicherung und -verarbeitung
- Troubleshooting Ansätze für das Data Engineering
- Azure Monitoring Funktionen
- 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