NETZWERKE UND SERVER
Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate
Weiterbildung
Kursnummer: LS20.300 8-Wochen-Kurs
In dieser Weiterbildung lernen die Kursteilnehmer verschiedene Datenplattform-Technologien in Lösungen zu implementieren, die geschäftlichen und technischen Anforderungen entsprechen, einschließlich On-Premise-, Cloud- und Hybrid-Datenszenarien, die sowohl relationale als auch No-SQL-Daten enthalten.
Inhalt
DP-200: Implementing an Azure Data Solution Azur für Entwickler in der Datenverarbeitung 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
Realisierung teambasierter Datenbanksysteme mit Azure Datenbanken Azur-Datenbanken und maschinelle Lernplattformen.
Beschreibung des Team Data Science Prozesses
Bereitstellung von Azure Datenbanken und Arbeitsbereichen Durchführen von Aufgaben der Datenaufbereitung
Aufbau 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 Verteilung von Daten global 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 durchführen
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 der Azure Data Factory
Erstellen von verknüpften Diensten und Datensätzen Erstellen von Pipelines und Aktivitäten
Azure Data Factory Pipeline-Durchführung und Triggerung von Pipelines Sicherung von Azure-Datenplattformen
Konfigurieren der Netzwerksicherheit Konfigurieren der Authentifizierung
Berechtigung konfigurieren Auditierung der Sicherheit
Überwachung und Fehlerbehebung bei der Datenspeicherung und -verarbeitung Data Engineering Fehlerbehebungsansatz
Azur-Überwachungsfunktionen
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 DP-201: Designing an Azure Data Solution
Architektur der Datenplattform
Grundprinzipien der Architekturentwicklung Design mit Blick auf Sicherheit
Leistung und Skalierbarkeit
Design für Verfügbarkeit und Wiederherstellbarkeit Design für Effizienz und Betrieb
Fallstudie
Azure Stapelverarbeitung Referenzarchitekturen
Lambda-Architekturen aus der Perspektive des Batch-Modus Design einer Enterprise BI-Lösung in Azure
Automatisierung von BI-Lösungen für Unternehmen in Azure Entwicklung eines Gesprächs-Bots auf Enterprise-Niveau in Azure Azur-Echtzeit-Referenzarchitekturen in Real Time
Lambda-Architekturen für eine Echtzeit-Perspektive Lambda-Architekturen für eine Echtzeit-Perspektive
Entwurf einer Stream-Verarbeitungspipeline mit Azure Databricks Erstellen einer Azure IoT Referenzarchitektur
Sicherheitsdesign der Datenplattform Sicherheitsansatz zur Verteidigungsstrategie Schutz auf Netzwerkebene
Identitätsschutz
Verwendung der Verschlüsselung Fortschrittlicher Bedrohungsschutz Design für Flexibilität und Skalierbarkeit
Entwurf von Backup- und Wiederherstellungsstrategien Optimierung der Netzwerkleistung
Design für optimierte Speicher- und Datenbankleistung Integration von Disaster Recovery in Architekturen Entwurf von Backup- und Wiederherstellungsstrategien Design für Effizienz und Betrieb
Maximierung der Effizienz Ihrer Cloud-Umgebung
Monitoring und Analytik, um betriebliche Erkenntnisse zu gewinnen.
Automatisierung zur Reduzierung von Aufwand und Fehlern
Zielgruppe
Datenprofis, Datenarchitekten und Business Intelligence-Experten
Voraussetzungen
Azure Grundlagen
Prüfung
DP-200, DP-201
Abschluss
Industriezertifikat
Kosten
Kompletter Kurs förderfähig
z.B. mit Bildungsgutschein, über Berufsförderungsdienst (BFD) oder bei Kurzarbeit
Termine am Standort Annaberg-Buchholz
Mo, 07.03.2022 Mo, 04.04.2022 Mo, 02.05.2022 Di, 07.06.2022 Mo, 04.07.2022 Mo, 01.08.2022 Mo, 05.09.2022 Di, 04.10.2022 Mo, 07.11.2022 Mo, 05.12.2022
Live-Online-Schulungen
Unsere Weiterbildungen und Schulungen finden auch online im virtuellen Klassenzimmer statt.
Ihr Ansprechpartner
Sandra Bartsch Trainingscenterleiterin Telefon: 0371 56044 801
E-Mail: sandra.bartsch@futuretrainings.com
Gewerbering 51
09456 Annaberg-Buchholz
Weitere Infos unter
Telefon: 03733 22296 www.futuretrainings.com
Unsere Standorte
Halle (Saale), Berlin, Berlin-Neukölln, Chemnitz, Hannover, Köln, Leipzig, Reutlingen, Stuttgart, Ulm, Erfurt, Jena, Marburg, Nordhausen, Brand-Erbisdorf, Bernburg, Bitterfeld-Wolfen, Dessau-Roßlau, Lutherstadt Eisleben, Hettstedt, Köthen, Magdeburg, Merseburg, Naumburg, Quedlinburg, Sangerhausen, Weißenfels, Zerbst, Zeitz, Rostock, Aue, Annaberg-Buchholz,
Dippoldiswalde, Freital, Heidenau, Bayreuth
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