DP-200T01: Implementing an Azure Data Solution

Objectives

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.

Target audience

• 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

Requirements

• 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