DP-203 - Data Engineering on Microsoft Azure

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DP-203 - Data Engineering on Microsoft Azure

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Beschreibung

Das Examen DP-203 löst die beiden Examen DP-200 und DP-201 innerhalb der Zertifizierung "Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate" ab. 

In diesem Kurs lernen die Teilnehmer die Data Engineering-Muster und -Praktiken kennen, die sich auf die Arbeit mit Batch- und Echtzeit-Analyselösungen unter Verwendung von Azure-Datenplattformtechnologien beziehen. Die Teilnehmer beginnen mit Grundlagen der wichtigsten Computer- und Speichertechnologien, die zum Erstellen einer analytischen Lösung verwendet werden. Anschließend werden sie untersuchen, wie analytische Ausgabeebenen entworfen werden und sich auf datentechnische Überlegungen für die Arbeit mit Quelldateien konzentrieren. Die Teilnehm…

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Frequently asked questions

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Das Examen DP-203 löst die beiden Examen DP-200 und DP-201 innerhalb der Zertifizierung "Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate" ab. 

In diesem Kurs lernen die Teilnehmer die Data Engineering-Muster und -Praktiken kennen, die sich auf die Arbeit mit Batch- und Echtzeit-Analyselösungen unter Verwendung von Azure-Datenplattformtechnologien beziehen. Die Teilnehmer beginnen mit Grundlagen der wichtigsten Computer- und Speichertechnologien, die zum Erstellen einer analytischen Lösung verwendet werden. Anschließend werden sie untersuchen, wie analytische Ausgabeebenen entworfen werden und sich auf datentechnische Überlegungen für die Arbeit mit Quelldateien konzentrieren. Die Teilnehmer lernen, wie man Daten, die in Dateien in einem Datenmeer gespeichert sind, interaktiv untersuchen kann. Sie lernen die verschiedenen Aufnahmetechniken kennen, die zum Laden von Daten mit Hilfe der Apache Spark-Funktion in Azure Synapse Analytics oder Azure Databricks oder zum Aufnehmen mit Hilfe von Azure Data Factory- oder Azure Synapse-Pipelines verwendet werden können. Sie lernen auch die verschiedenen Möglichkeiten kennen, wie man Daten mit denselben Technologien transformieren kann, mit denen sie aufgenommen werden. Sie werden während des Kurses lernen, wie die Leistung des Analysesystems überwacht und analysiert wird, um die Leistung beim Laden von Daten oder bei Abfragen, die an die Systeme gesendet werden, zu optimieren. Sie werden verstehen, wie wichtig es ist, Sicherheit zu implementieren, um sicherzustellen, dass die Daten in Ruhe oder während des Transports geschützt sind. Teilnehmer zeigen dann, wie die Daten in einem Analysesystem zum Erstellen von Dashboards oder zum Erstellen von Vorhersagemodellen in Azure Synapse Analytics verwendet werden können.

Kursinhalt
  • Explore compute and storage options for data engineering workloads
  • Design and implement the serving layer
  • Data engineering considerations for source files
  • Run interactive queries using Azure Synapse Analytics serverless SQL pools
  • Explore, transform, and load data into the Data Warehouse using Apache Spark
  • Data exploration and transformation in Azure Databricks
  • Ingest and load data into the data warehouse
  • Transform data with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines
  • Orchestrate data movement and transformation in Azure Synapse Pipelines
  • Optimize query performance with dedicated SQL pools in Azure Synapse
  • Analyze and Optimize Data Warehouse Storage
  • Support Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) with Azure Synapse Link
  • End-to-end security with Azure Synapse Analytics
  • Real-time Stream Processing with Stream Analytics
  • Create a Stream Processing Solution with Event Hubs and Azure Databricks
  • Build reports using Power BI integration with Azure Synpase Analytics
  • Perform Integrated Machine Learning Processes in Azure Synapse Analytics
Zielgruppe

Die primäre Zielgruppe für diesen Kurs sind Datenfachleute, Datenarchitekten und Experten für Geschäftsintelligenz, die mehr über Daten-Engineering und das Erstellen von Analyselösungen mit Hilfe von Datenplattformtechnologien in Microsoft Azure erfahren möchten. Die sekundäre Zielgruppe für diesen Kurs sind Datenanalysten und Datenwissenschaftler, die mit auf Microsoft Azure basierenden Analyselösungen arbeiten.

Voraussetzungen Es werden Kenntnisse über Cloud Computing und Core Data Konzepte sowie Berufserfahrung mit Data Solutions verausgesetzt.
Zudem wird empfohlen, die folgenden Kurse bereits besucht zu haben:
  • AZ-900 - Azure Fundamentals
  • DP-900 - Microsoft Azure Data Fundamentals

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