Microsoft Certified Azure Data Engineer Associate (DP-203) - eLearning

Microsoft Certified Azure Data Engineer Associate (DP-203) - E-Learning

Werden Sie zum gefragten Data Engineer in der Cloud mit dem Kurs „Microsoft Certified Azure Data Engineer Associate (DP-203)“. Dieses umfassende Training wurde entwickelt, um Ihnen den Aufbau, die Verwaltung und die Optimierung von Datenlösungen mithilfe der leistungsstarken Datendienste von Microsoft Azure zu vermitteln.

Sie lernen, wie Sie skalierbare Datenarchitekturen entwerfen, Datenspeicherlösungen implementieren und Datenverarbeitungspipelines mit Tools wie Azure Data Lake, Azure Synapse Analytics und Azure Data Factory entwickeln. Mit einem starken Fokus auf reale Anwendungen stattet Sie dieser Kurs mit den praktischen Fähigkeiten aus, die für den Umgang mit großflächigen Datensystemen in modernen Cloud-Umgebungen erforderlich sind.

Am Ende des Programms werden Sie in der Lage sein, sichere, effiziente und hochperformante Datenlösungen zu entwerfen – und sich souverän auf die offizielle Zertifizierungsprüfung DP-203 vorzubereiten.

Hauptmerkmale

• Kurs und Materialien auf Englisch

• Niveau: Anfänger bis Fortgeschrittene (Beginner - Intermediate)

• 23 Stunden On-Demand-Videos

• 12 automatisch bewertete Tests (Assessments)

• 6 Praxisübungen (Hands-on)

• 4 umfassende Praxisaufgaben (Assignments)

• 4 reale Praxisprojekte

• Mehr als 40 Stunden empfohlene Lernzeit

• 1 Jahr Zugriff auf die Lernplattform

• Inklusive Zertifikat bei Kursabschluss

Lernziele

• Skalierbare Datenspeicherlösungen auf Azure entwerfen und implementieren

• Datenpipelines für die Batch- (Stapel-) und Echtzeitverarbeitung erstellen und verwalten

• Erfolgreich mit Azure Data Lake, Synapse Analytics und Data Factory arbeiten

• Workflows für die Datentransformation und -integration implementieren

• Datenspeicher- und Datenverarbeitungssysteme absichern und überwachen

• Die Datenperformance optimieren und Fehler systematisch beheben

• Best Practices des Data Engineerings in Cloud-Umgebungen anwenden

• End-to-End-Analyselösungen mithilfe von Azure-Diensten entwickeln

Zielgruppe

• Angehende Data Engineers

• Cloud Solutions Architects

• Azure-Entwickler und -Administratoren

• Daten-Spezialisten, die auf Cloud-Plattformen umsteigen möchten

• DevOps- und IT-Profis, die mit Datensystemen arbeiten

• Fachkräfte aus den Bereichen Business Intelligence und Analytics

Voraussetzungen

• Grundlegendes Verständnis von Datenformaten wie CSV und JSON

• Basiswissen über Datenbanken und Datenverarbeitungskonzepte

• Erste Vertrautheit mit Cloud-Computing-Konzepten ist hilfreich

• Erfahrung mit SQL oder Programmiersprachen (optional, aber von Vorteil)

Kursinhalt

Einführung in die Azure Cloud und das Profil des Data Engineers

• Wie Sie ein Azure-Abonnement erstellen

• Übersicht über das Azure-Portal

• Ressourcen löschen und Budgets festlegen

• Wie sich das Profil des Data Engineers entwickelt hat

• Die Rolle und Verantwortlichkeiten eines Data Engineers verstehen

• Die verschiedenen Data-Engineering-Technologien erkunden

Datenspeicherung: Nicht-relationale Datenspeicher (Non-Relational Data Stores)

• Übersicht über die Azure-Speicherdienste (Storage Services)

• DEMO: Bereitstellung eines Azure Storage Accounts

• Optionen für Datenredundanz erforschen

• Übersicht über den Azure Blob Storage

• Die verschiedenen Azure-Speicherzugriffsstufen (Access Tiers) kennenlernen

• Übersicht über den Azure Table Storage

• Übersicht über den Azure Queue Storage

• Den Azure File Share Storage verstehen

• DEMO: Azure File Share Storage

• Azure Disk Storage und zugehörige Demo

• Cosmos DB und seine vielfältigen Funktionen erkunden

• Was ist ein Data Lake?

• Wie sich Data Lake Gen 2 entwickelt hat

• Azure Blob Storage vs. Azure Data Lake

• Sicherheitsoptionen für Azure Blob und Data Lake erforschen

• Hochverfügbarkeit (HA) vs. Disaster Recovery (DR)

• Azure Storage – HA- und DR-Optionen

• Cosmos DB – HA- und DR-Optionen

Datenspeicherung: Relationale Datenspeicher (Relational Data Stores)

• Einführung in das Modul

• Merkmale von Azure SQL

• Azure SQL und seine verschiedenen Funktionen erkunden

• Der Unterschied zwischen traditioneller und moderner Data-Warehouse-Architektur

• Was ist der Dienst „Synapse Analytics“?

• DEMO: Erstellen eines Dedicated SQL Pools

• DEMO: Dedicated SQL Pool mit SSMS verbinden

• DEMO: Azure Synapse Analytics Studio Workspace erstellen

• DEMO: Synapse Studio erkunden

• DEMO: Dedicated SQL Pool und Spark Pool erstellen

• DEMO: Daten analysieren mit dem Dedicated SQL Pool

• DEMO: Daten analysieren mit dem Apache Spark Notebook

• DEMO: Daten analysieren mit dem Serverless SQL Pool

• DEMO: Data Factory aus dem Synapse Analytics Studio heraus nutzen

• DEMO: Überwachung (Monitoring) im Synapse Studio

• Azure Synapse und seine verschiedenen Funktionen erforschen

• Skalierung eines Azure Data Warehouses verstehen

• Azure SQL Data Warehouse Backup und Wiederherstellung (Restore)

• Azure Database vs. Azure Data Warehouse (Synapse Data Pool)

• Implementierung von Datenmaskierung (Data Masking)

• Datenverschlüsselung im Ruhezustand (at Rest) und bei der Übertragung (in Motion)

Batch-Verarbeitung (Batch Processing)

• Azure Data Factory und seine Funktionen erforschen

• Was ist Azure Databricks?

• Demo-Übersicht

• DEMO: Bereitstellung von Databricks, Clustern und Workbooks

• DEMO: Data Lake im Databricks-DBFS einbinden (Mount)

• DEMO: Daten in Databricks untersuchen, analysieren, bereinigen, transformieren und laden

• Grundlagen zu Spark erlernen

• Azure Databricks Cluster erforschen

• Weitere wichtige Komponenten von Azure Databricks

Echtzeit-Analyse (Streaming Analytics)

• Einführung in das Modul

• Was ist Live-Ereignisverarbeitung (Live Event Processing)?

• Einführung in Azure Stream Analytics (Eingänge und Ausgänge konfigurieren)

• Einführung in Fensterfunktionen (Windowing Functions)

• Was ist ein Tumbling Window (Rollendes Fenster)?

• Was ist ein Hopping Window (Springendes Fenster)?

• Was ist ein Sliding Window (Gleitendes Fenster)?

• Was ist ein Session Window (Sitzungsfenster)?

• DEMO: Verarbeitung von Blob-Storage-Eingangsdaten

• DEMO: Verarbeitung von IoT-Hub-Eingangsdaten

Datenspeicher überwachen (Monitor Data Storage)

• Einführung in den Dienst „Azure Monitor“

• DEMO: Azure Monitor Service im Einsatz

• Implementierung der Überwachung für Blob- und Data-Lake-Speicher

• Implementierung der Überwachung für Azure Synapse Analytics

• Implementierung der Überwachung für Cosmos DB

Datenverarbeitung überwachen (Monitor Data Processing)

• Überwachung von Azure Data Factory Pipelines

• Überwachung von Data Factory – Metriken, Alarme und Diagnoseeinstellungen

• Überwachung von Azure Databricks

• Überwachung von Stream Analytics

Azure-Datenlösungen optimieren

• Fehlerbehebung bei Engpässen in der Datenpartitionierung (Partitioning Bottlenecks)

• Optimierung des Data Lake Storage

• Optimierung von Stream Analytics

• Optimierung von Azure Synapse Analytics

• Den Lebenszyklus von Daten verwalten (Data Lifecycle)

Entwerfen einer Azure-Datenlösung (Designing an Azure Data Solution)

• Die unterschiedlichen Datentypen

• Arten der Datenspeicherung

• Auswahl des passenden Azure-Speichers für Anwendungen

• Die Azure Data Platform Architektur

• RTO (Recovery Time Objective) und RPO (Recovery Point Objective) verstehen

• Szenarien – Lösungsdesign für CosmosDB vs. Data Lake vs. Blob Storage

• Szenarien – Design für SQL-Datenbank vs. Data Warehouse

• Entwerfen von Batch-Verarbeitungslösungen mit Data Factory und Databricks

• Methoden der Datenaufnahme (Data Ingestion) erlernen

• Echtzeitverarbeitung (Real Time Processing) erforschen

• Entwerfen und Bereitstellen von Rechenressourcen (Compute Resources)

• Die Lambda-Architektur verstehen

• Planung sicherer Endpunkte (Public/Private Endpoints)

FAQ (Häufig gestellte Fragen)

Wird es über die On-Demand-Videos hinaus weitere Lernmaterialien geben?

Absolut! Das On-Demand-Lernerlebnis bietet weit mehr als nur Videos, um eine immersive Lernumgebung zu schaffen. Dazu gehören:

• LERNEN: Interaktive Wissensquizze zur Wiederholung und reale Fallstudien zur Festigung der Konzepte.

• BEWERTEN: Einstufungstests, modulbasierte Tests und Abschlussprüfungen, um Ihren Fortschritt zu verfolgen.

• PRÄSENTIEREN/ÜBEN: Praxisnahe Übungen mit realen Simulationen und Cloud-Labs.

• EINBLICKE GEWINNEN: Echtzeit-Analysen und Berichte, die Ihre Lernfortschritte, Herausforderungen und vorgeschlagenen Bereiche aufzeigen, die Sie für das Meistern der Schlüsselkompetenzen noch einmal vertiefen sollten.

Kann ich diesen Kurs neben meinem Vollzeitjob absolvieren?

Ja! Dieser Kurs ist auf maximale Flexibilität ausgelegt. Da er in einem Onlinemodus zum Selbststudium bereitgestellt wird, können Sie ganz nach eigenem Zeitplan lernen und sich weiterbilden. So lässt sich das Training perfekt mit Ihrem Hauptberuf vereinbaren.

Worum geht es im Kurs „Azure Data Engineer Associate (DP-203)“?

Dieser Kurs vermittelt Ihnen das Entwerfen, den Aufbau und die Verwaltung von Datenlösungen auf Microsoft Azure, wobei der Schwerpunkt auf Speicherung, Verarbeitung und Analysen liegt.

Was werde ich in diesem Kurs lernen?

Sie lernen, wie Sie Datenpipelines erstellen, Speichermedien verwalten, große Datensätze verarbeiten sowie sichere und skalierbare Datenarchitekturen auf Azure implementieren.

Benötige ich zwingend vorherige Azure-Erfahrung?

Grundkenntnisse über Datenkonzepte und Datenbanken werden empfohlen, vorherige praktische Erfahrung mit Azure ist jedoch nicht zwingend erforderlich.

Ist dieser Kurs auf die offizielle Zertifizierung ausgerichtet?

Ja, der Kurs ist exakt auf die offizielle Microsoft-Zertifizierungsprüfung DP-203 abgestimmt und hilft Ihnen dabei, sich effektiv darauf vorzubereiten.

Sammle ich auch praktische Erfahrung?

Ja, der Kurs enthält zahlreiche praktische Übungen und Szenarien aus der Praxis, damit Sie Ihr theoretisches Wissen direkt anwenden können.

Wie hilft dieser Kurs meiner Karriere?

Er stattet Sie mit den extrem gefragten Fähigkeiten eines Cloud Data Engineers aus und bereitet Sie optimal auf Rollen im Data Engineering, in der Datenanalyse und in der Cloud-Architektur vor.