Data Engineering on Microsoft Azure
- Dauer
- Ausführung
- Vor Ort
- Startdatum und Ort
Data Engineering on Microsoft Azure
Bewertung:
Startdaten und Startorte
placeAugsburg 23. Sep 2024 bis 26. Sep 2024 |
placeMünchen 23. Sep 2024 bis 26. Sep 2024 |
placeNürnberg 23. Sep 2024 bis 26. Sep 2024 |
placePassau 23. Sep 2024 bis 26. Sep 2024 |
placeRegensburg 23. Sep 2024 bis 26. Sep 2024 |
placeWürzburg 23. Sep 2024 bis 26. Sep 2024 |
placeFreiburg 7. Okt 2024 bis 10. Okt 2024 |
placeHeidelberg 7. Okt 2024 bis 10. Okt 2024 |
placeKarlsruhe 7. Okt 2024 bis 10. Okt 2024 |
placeSaarbrücken 7. Okt 2024 bis 10. Okt 2024 |
placeStuttgart 7. Okt 2024 bis 10. Okt 2024 |
placeMünchen 14. Okt 2024 bis 17. Okt 2024 |
placeBerlin 21. Okt 2024 bis 24. Okt 2024 |
placeBremen 21. Okt 2024 bis 24. Okt 2024 |
placeDresden 21. Okt 2024 bis 24. Okt 2024 |
placeErfurt 21. Okt 2024 bis 24. Okt 2024 |
placeHamburg 21. Okt 2024 bis 24. Okt 2024 |
placeHannover 21. Okt 2024 bis 24. Okt 2024 |
placeKiel 21. Okt 2024 bis 24. Okt 2024 |
placeLeipzig 21. Okt 2024 bis 24. Okt 2024 |
Beschreibung
- Untersuchen von Rechen- und Speicheroptionen für Daten-Engineering-Workloads
- Entwerfen und Implementieren der Ausgabeebenen.
- Überlegungen zum Daten-Engineering für Quelldateien
- Führen Sie interaktive Abfragen mit serverlosen SQL-Pools von Azure Synapse Analytics aus
- Durchsuchen, Transformieren und Laden von Daten in das Daten-Warehouse mit Apache Spark
- Datenexploration und -transformation in Azure Databricks
- Daten aufnehmen und in das Daten- Warehouse laden
- Transformieren von Daten mit Azure Data Factory- oder Azure Synapse-Pipelines
- Verschieben von Daten in Azure Synapse-Pipelines orchestrieren
- Optimieren Sie die Abfrageleistung mit dedizierten SQL-Pools in Azure Synapse
- Analyse und Optim…
Frequently asked questions
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- Untersuchen von Rechen- und Speicheroptionen für Daten-Engineering-Workloads
- Entwerfen und Implementieren der Ausgabeebenen.
- Überlegungen zum Daten-Engineering für Quelldateien
- Führen Sie interaktive Abfragen mit serverlosen SQL-Pools von Azure Synapse Analytics aus
- Durchsuchen, Transformieren und Laden von Daten in das Daten-Warehouse mit Apache Spark
- Datenexploration und -transformation in Azure Databricks
- Daten aufnehmen und in das Daten- Warehouse laden
- Transformieren von Daten mit Azure Data Factory- oder Azure Synapse-Pipelines
- Verschieben von Daten in Azure Synapse-Pipelines orchestrieren
- Optimieren Sie die Abfrageleistung mit dedizierten SQL-Pools in Azure Synapse
- Analyse und Optimierung der Daten Warehouse Speicherung
- Unterstützung von HTAP (Hybrid Transactional Analytical Processing ) mit Azure Synapse Links
- End-to-End-Sicherheit mit Azure Synapse Analytics
- Echtzeit-Stream-Verarbeitung mit Stream Analytics
- Erstellen einer Stream-Verarbeitungslösung mit Event Hubs und Azure Databricks
- Erstellen von Berichten mit Hilfe der Power BI-Integration mit Azure Synapse Analytics
- Integrierte maschinelle Lernprozesse in Azure Synapse Analytics ausführen
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