Data Engineering on Microsoft Azure (Live-Online)

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Startdatum und Ort

Data Engineering on Microsoft Azure (Live-Online)

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Startdaten und Startorte

computer Online:
17. Jun 2024 bis 20. Jun 2024
computer Online:
24. Jun 2024 bis 27. Jun 2024
computer Online:
1. Jul 2024 bis 4. Jul 2024
computer Online:
8. Jul 2024 bis 11. Jul 2024
computer Online:
15. Jul 2024 bis 18. Jul 2024
computer Online:
22. Jul 2024 bis 25. Jul 2024
computer Online:
29. Jul 2024 bis 1. Aug 2024
computer Online:
5. Aug 2024 bis 8. Aug 2024
computer Online:
12. Aug 2024 bis 15. Aug 2024
computer Online:
19. Aug 2024 bis 22. Aug 2024
computer Online:
26. Aug 2024 bis 29. Aug 2024
computer Online:
2. Sep 2024 bis 5. Sep 2024
computer Online:
9. Sep 2024 bis 12. Sep 2024
computer Online:
16. Sep 2024 bis 19. Sep 2024
computer Online:
23. Sep 2024 bis 26. Sep 2024
computer Online:
7. Okt 2024 bis 10. Okt 2024
computer Online:
14. Okt 2024 bis 17. Okt 2024
computer Online:
21. Okt 2024 bis 24. Okt 2024
computer Online:
28. Okt 2024 bis 31. Okt 2024
computer Online:
4. Nov 2024 bis 7. Nov 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…

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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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