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

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