Data Engineering on Microsoft Azure (DP-203)

In deze training leer je over de data-engineeringpatronen en -praktijken die betrekking hebben op het werken met batch- en realtime analytische oplossingen met behulp van Azure-dataplatformtechnologieën. Je begint met het begrijpen van de belangrijkste reken- en opslagtechnologieën die worden gebruikt om een analytische oplossing te bouwen. Vervolgens onderzoek je hoe je analytische presentatielagen ontwerpt en concentreert je je op overwegingen voor data-engineering bij het werken met bronbestanden. Je leert hoe je gegevens die zijn opgeslagen in bestanden in een datameer, interactief kunt verkennen. Vervolgens leer je de verschillende opnametechnieken die kunnen worden gebruikt om gegevens te laden met behulp van de Apache Spark-mogelijkheid in Azure Synapse Analytics of Azure Databricks, of hoe je gegevens kunt opnemen met behulp van Azure Data Factory- of Azure Synapse-pijplijnen.
Je leert ook de verschillende manieren waarop ze de gegevens kunnen transformeren met behulp van dezelfde technologieën die worden gebruikt om gegevens op te nemen. Je zult tijd besteden aan te leren hoe je de prestaties van een analytisch systeem kunt volgen en analyseren, zodat je de prestaties van het laden van gegevens of query's die tegen de systemen worden verzonden, kunt optimaliseren. Je begrijpt het belang van het implementeren van beveiliging om ervoor te zorgen dat de gegevens in rust of tijdens verzending worden beschermd. Vervolgens laat je zien hoe de data in een analytisch systeem gebruikt kan worden om dashboards te maken, of voorspellende modellen te bouwen in Azure Synapse Analytics.

• Verken reken- en opslagopties voor workloads voor data engineering in Azure
• Ontwerp en implementeer de serverlaag
• Begrijp de overwegingen voor data-engineering
• Voer interactieve query's uit met behulp van serverloze SQL-pools
• Verken, transformeer en laad gegevens in het datawarehouse met Apache Spark
• Voer gegevensverkenning en -transformatie uit in Azure Databricks
• Gegevens opnemen en laden in het datawarehouse
• Transformeer gegevens met Azure Data Factory of Azure Synapse-pijplijnen
• Integreer gegevens uit notebooks met Azure Data Factory of Azure Synapse-pijplijnen
• Optimaliseer de queryprestaties met speciale SQL-pools in Azure Synapse
• Analyseer en optimaliseer datawarehouse-opslag
• Ondersteuning van hybride transactionele analytische verwerking (HTAP) met Azure Synapse Link
• Voer end-to-end-beveiliging uit met Azure Synapse Analytics
• Voer realtime streamverwerking uit met Stream Analytics
• Maak een stroomverwerkingsoplossing met Event Hubs en Azure Databricks
• Bouw rapporten met behulp van Power BI-integratie met Azure Synpase Analytics
• Voer geïntegreerde machine learning-processen uit in Azure Synapse Analytics

Het primaire publiek voor deze training zijn dataprofessionals, data-architecten en business intelligence-professionals die willen leren over data engineering en het bouwen van analytische oplossingen met behulp van dataplatformtechnologieën die bestaan op Microsoft Azure. De secundaire doelgroep voor deze training data-analisten en datawetenschappers die werken met analytische oplossingen gebouwd op Microsoft Azure.

Succesvolle studenten beginnen deze training met kennis van cloud computing en kerngegevensconcepten en professionele ervaring met gegevensoplossingen.

• Module 1: Explore compute and storage options for data engineering workloads
• Module 2: Design and implement the serving layer
• Module 3: Data engineering considerations for source files
• Module 4: Run interactive queries using Azure Synapse Analytics serverless SQL pools
• Module 5: Explore, transform, and load data into the Data Warehouse using Apache Spark
• Module 6: Data exploration and transformation in Azure Databricks
• Module 7: Ingest and load data into the data warehouse
• Module 8: Transform data with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines
• Module 9: Orchestrate data movement and transformation in Azure Synapse Pipelines
• Module 10: Optimize query performance with dedicated SQL pools in Azure Synapse
• Module 11: Analyze and Optimize Data Warehouse Storage
• Module 12: Support Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) with Azure Synapse Link
• Module 13: End-to-end security with Azure Synapse Analytics
• Module 14: Real-time Stream Processing with Stream Analytics
• Module 15: Create a Stream Processing Solution with Event Hubs and Azure Databricks
• Module 16: Build reports using Power BI integration with Azure Synpase Analytics
• Module 17: Perform Integrated Machine Learning Processes in Azure Synapse Analytics

Deze training bereid je voor op het DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure examen.