Programm
- 1. Tag
- Big Data Engineering in Azure
- Verstehen von Big Data
- Lambda und Kappa Architectures
- Verarbeiten von Event Streams mit Azure Analytics
- Einführung on Azure Stream Analytics
- Konfiguration von Azure Stream Analytics Jobs 2. Tag
- Custom Processing
- Implementieren von Custom Functions
- Nutzen von Machine Learning in Analytics Jobs
- Verwalten von Big Data im Azure Data Lake Store
- Verwenden des Azure Data Lake Store
- Monitoring and Protecting Data
- AAS Jobs, ADLS 3. Tag
- Azure Data Lake Analytics
- Einführung in Azure Data Lake Analytics
- Datenanalyse mit U-SQL
- Sortieren, Gruppieren und Verknüpfen von Daten
- Custom Operations
- Custom extractor und processor
- Integration mit R/Phyton
- Job Optimierung 4. Tag
- Aufbau eines Azure SQL Data Warehouse
- Einführung in Azure SQL Data Warehouse
- Table Design für Effizienz
- Daten-Import in Azure SQL Data Warehouse
- Analyse mit Azure SQL Data Warehouse
- Abfrage von Daten
- Integration von Power BI und Machine Learning
- Konfiguration von Daten-Sicherheit 5. Tag
- Automatisierung des Data Flow mit Azure Data Factory
- Einführung in Azure Data Factory
- Azure Data Factory Pipelines
- Transfer und Transform von Daten
- Performance Monitoring
Ziele
Nach dem Seminar sind Sie in der Lage die Azure Data Services Komponenten Azure Stream Analytics, Azure Data Lake, Azure SQL Data Warehouse und Azure Data Factory zu nutzen und zu konfigurieren.
Voraussetzungen
Gute Kenntnisse von relationalen Datenbanken. Grundkenntnisse von Azure Data Services.