Data Engineering on Microsoft Azure in Leipzig - Seminar / Kurs von SoftEd Systems Ingenieurgesellschaft für Software mbH

+++_Einführung in Data Engineering Einführung in die Datentechnik in Azure +++_Azure Data Lake Storage Gen2 und Azure Synapse Analytics Einführung in Azure Data Lake Storage Gen2 Einführung in Azure Synapse Analytics serverlose SQL-Pools zum Abfragen von Dateien in einem Data Lake serverlose SQL-Pools zum Transformieren von Daten in einem Data Lake Lake-Datenbank in Azure Synapse Analytics +++_Big Data-Entwicklung und Analysen Grundlegendes zu Big-Data-Entwicklung mit Apache Spark in Azure Synapse Analytics Transformieren von Daten mit Spark Delta Lake in Synapse Analytics Datenanalyse in einem relationalen DWH Laden von Daten in ein relationales DWH +++_Datenintegration und -visualisierung Datenpipelines in Synapse Analytics Spark-Notebooks in einer Synapse-Pipeline Planen der hybriden transaktionalen/analytischen Verarbeitung mithilfe von Azure Synapse Analytics Azure Synapse Link in Azure Cosmos DB Azure Synapse Link für SQL Erste Schritte mit Azure Stream Analytics Erfassen von Streamingdaten mithilfe von Azure Stream Analytics Visualisieren von Echtzeitdaten mit Azure Stream Analytics und Power BI +++_Metadatenverwaltung und Datenmanagement Einführung in Microsoft Purview +++_Azure Databricks und Spark-Integration Einführung in Azure Databricks Verwenden von Apache Spark in Databricks Databricks-Notebooks

In diesem Kurs erfahren die Kursteilnehmer, wie sie Datentechnikworkloads in Microsoft Azure implementieren und verwalten, indem sie unter anderem Azure-Dienste wie Azure Synapse Analytics, Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Stream Analytics oder Azure Databricks verwenden.

Die Hauptzielgruppe für diesen Kurs sind Datenexperten, Datenarchitekten und Business Intelligence-Experten, die sich über Datentechnik und das Erstellen von Analyselösungen mithilfe der Datenplattformtechnologien in Microsoft Azure informieren möchten. Die sekundäre Zielgruppe für diesen Kurs umfasst Data Analysts und wissenschaftliche Fachkräfte für Daten, die auf Microsoft Azure basierende Analyselösungen nutzen. Wir empfehlen vorab den Besuch des Seminars "DP-900: Microsoft Azure Data Fundamentals" oder "AZ-900: Microsoft Azure Fundamentals“.