In dit zelfstudiepakket zit het officiële cursusmateriaal, een labomgeving, MeasureUp-oefenexamen en een Microsoft-examenvoucher. Je hebt 180 dagen toegang tot de labomgeving.
"*" geeft vereiste velden aan
Kom je er niet uit?
Laat ons je helpen!
€525,- Excl. BTW
Pakket aanschaffenIn dit zelfstudiepakket zit het officiële cursusmateriaal, een labomgeving, MeasureUp-oefenexamen en een Microsoft-examenvoucher. Je hebt 180 dagen toegang tot de labomgeving. Bij deze labs kun je de modules slechts één keer uitvoeren. Begin pas aan een module als je voldoende tijd hebt om de labopdracht af te maken.
In deze training leert de cursist over data engineering in verband met het werken met batch en real-time analytische oplossingen met gebruik van Azure data platform technologieën. Cursisten beginnen met het leren van de kern compute en gegevenstechnologieën die worden gebruikt bij het bouwen van een analytische oplossing.
De cursisten leren hoe ze interactief gegevens kunnen onderzoeken die zich bevinden in bestanden in een data lake. Ze leren de diverse inlaadtechnieken die kunnen worden gebruikt om gegevens te laden met gebruik van de Apache Spark mogelijkheden uit Azure Synapse Analytics of Azure Databricks, of hoe gegevens in te laden met gebruik van Azure Data Factory of Azure Synapse pipelines. De cursist leert ook de diverse manieren die er zijn voor het transformeren van gegevens met dezelfde technologieën die gebruikt worden om data te laden. Ze leren het belang van implementeren van security om te waarborgen dat gegevens zijn beveiligd, zowel als deze in rust zijn of in beweging (‘at rest or in transit’). De cursist kan laten zien hoe een real-time analytisch syteem kan worden gemaakt voor het real-time maken van analytische oplossingen.
De primaire doelgroep voor deze training bestaat uit data professionals, data architecten, en business intelligence professionals die meer willen leren over data engineering en het bouwen van analytische oplossingen met gebruik van data platform technologieën van Microsoft Azure. Een andere doelgroep voor deze training zijn data analisten en data scientists die werken met de analytische oplossingen van Microsoft Azure.
Om deze training succesvol te doorlopen moet de cursist kennis hebben van cloud computing en begrip van gegevensconcepten, en professionele ervaring met gegevensoplossingen.
Specifiek afgeronde trainingen:
This module provides an overview of the Azure compute and storage technology options that are available to data engineers building analytical workloads. This module teaches ways to structure the data lake, and to optimize the files for exploration, streaming, and batch workloads. The student will learn how to organize the data lake into levels of data refinement as they transform files through batch and stream processing. Then they will learn how to create indexes on their datasets, such as CSV, JSON, and Parquet files, and use them for potential query and workload acceleration.
Lessons
Lab : Explore compute and storage options for data engineering workloads
After completing this module, students will be able to:
In this module, students will learn how to work with files stored in the data lake and external file sources, through T-SQL statements executed by a serverless SQL pool in Azure Synapse Analytics. Students will query Parquet files stored in a data lake, as well as CSV files stored in an external data store. Next, they will create Azure Active Directory security groups and enforce access to files in the data lake through Role-Based Access Control (RBAC) and Access Control Lists (ACLs).
Lessons
Lab : Run interactive queries using serverless SQL pools
After completing this module, students will be able to:
This module teaches how to use various Apache Spark DataFrame methods to explore and transform data in Azure Databricks. The student will learn how to perform standard DataFrame methods to explore and transform data. They will also learn how to perform more advanced tasks, such as removing duplicate data, manipulate date/time values, rename columns, and aggregate data.
Lessons
Lab : Data Exploration and Transformation in Azure Databricks
After completing this module, students will be able to:
This module teaches how to explore data stored in a data lake, transform the data, and load data into a relational data store. The student will explore Parquet and JSON files and use techniques to query and transform JSON files with hierarchical structures. Then the student will use Apache Spark to load data into the data warehouse and join Parquet data in the data lake with data in the dedicated SQL pool.
Lessons
Lab : Explore, transform, and load data into the Data Warehouse using Apache Spark
After completing this module, students will be able to:
This module teaches students how to ingest data into the data warehouse through T-SQL scripts and Synapse Analytics integration pipelines. The student will learn how to load data into Synapse dedicated SQL pools with PolyBase and COPY using T-SQL. The student will also learn how to use workload management along with a Copy activity in a Azure Synapse pipeline for petabyte-scale data ingestion.
Lessons
Lab : Ingest and load Data into the Data Warehouse
After completing this module, students will be able to:
This module teaches students how to build data integration pipelines to ingest from multiple data sources, transform data using mapping data flowss, and perform data movement into one or more data sinks.
Lessons
Lab : Transform Data with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines
After completing this module, students will be able to:
In this module, you will learn how to create linked services, and orchestrate data movement and transformation using notebooks in Azure Synapse Pipelines.
Lessons
Lab : Orchestrate data movement and transformation in Azure Synapse Pipelines
After completing this module, students will be able to:
In this module, students will learn how to secure a Synapse Analytics workspace and its supporting infrastructure. The student will observe the SQL Active Directory Admin, manage IP firewall rules, manage secrets with Azure Key Vault and access those secrets through a Key Vault linked service and pipeline activities. The student will understand how to implement column-level security, row-level security, and dynamic data masking when using dedicated SQL pools.
Lessons
Lab : End-to-end security with Azure Synapse Analytics
After completing this module, students will be able to:
In this module, students will learn how Azure Synapse Link enables seamless connectivity of an Azure Cosmos DB account to a Synapse workspace. The student will understand how to enable and configure Synapse link, then how to query the Azure Cosmos DB analytical store using Apache Spark and SQL serverless.
Lessons
Lab : Support Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) with Azure Synapse Link
After completing this module, students will be able to:
In this module, students will learn how to process streaming data with Azure Stream Analytics. The student will ingest vehicle telemetry data into Event Hubs, then process that data in real time, using various windowing functions in Azure Stream Analytics. They will output the data to Azure Synapse Analytics. Finally, the student will learn how to scale the Stream Analytics job to increase throughput.
Lessons
Lab : Real-time Stream Processing with Stream Analytics
After completing this module, students will be able to:
In this module, students will learn how to ingest and process streaming data at scale with Event Hubs and Spark Structured Streaming in Azure Databricks. The student will learn the key features and uses of Structured Streaming. The student will implement sliding windows to aggregate over chunks of data and apply watermarking to remove stale data. Finally, the student will connect to Event Hubs to read and write streams.
Lessons
Lab : Create a Stream Processing Solution with Event Hubs and Azure Databricks
After completing this module, students will be able to:
Hieronder is een overzicht te vinden van trainingsmogelijkheden voor de Data Engineering on Microsoft Azure (DP-203) Zelfstudiepakket training, met zowel klassikale als virtuele trainingen. Selecteer de best passende optie en start jouw reis naar succes.
In het DP-203 zelfstudiepakket zit het officiële cursusmateriaal, een labomgeving, MeasureUp-oefenexamen en een Microsoft-examenvoucher. Je hebt 180 dagen toegang tot de labomgeving.
Het DP-203 zelfstudiepakket bevat casestudies en praktijkvoorbeelden die veelvoorkomende uitdagingen in data engineering belichten en oplossingen bieden. Dit helpt je om voorbereid te zijn op het oplossen van soortgelijke problemen in je eigen werk.
Altijd op de hoogte blijven?
Abonneer op onze nieuwsbrief
Meer dan
25 jaar
ervaring
Startel is een geaccrediteerd NRTO-lid.
Maandag – vrijdag
8.15 – 17.00 uur