Data Engineering Training für Einsteiger | Azure Data Factory

Schaffen Sie den Einstieg ins Data Engineering mit Microsoft Azure Data Factory

Lizensierungsoptionen Data Engineering Schulung

  • Data Engineering Schulung | Theorie
  • 500€
  • Theoretische Data Engineering Einstiegsschulung

    • Umfang: 1h
    • Kursort: Inhouse (D-A-CH), virtuell
    • Kursteile: Theorie
    • Teilnehmer: bis 10
    • Zielgruppe: Gruppen, Abteilungen, Teams
    • Voraussetzungen: keine Vorkenntnisse

  • Fortgeschrittene & Coaching
  • Auf Anfrage
  • Individuelles Coaching und konkrete Problemstellungen

    • Individuelle Fragestellungen, die sich während der vorhergehenden Training-Sessions ergeben
    • Deep Dive in advanced Schulungsinhalte
    • Beratung der Datenarchitektur
    • Umsetzung konkreter ETL-Strecken

Microsoft Azure Datafactory Showcase Beispiel Architektur

Große Datenmengen erlauben es Unternehmen umfangreiche Analysen und daraus resultierend Entscheidungen zu treffen. Der Umgang mit großen, sich skalierenden Daten bringt umfassende Herausforderungen mit sich.

Azure Data Factory (ADF) ermöglicht es ETL-Szenarien, ohne umfangreiche Codierung zu erstellen und durchzuführen. Die intuitive Benutzeroberfläche und die drag-and-drop-Schnittstelle erleichtern die Erstellung von ETL-Prozessen und sparen Zeit und Ressourcen. Außerdem bietet Azure Data Factory die Möglichkeit, Datenintegrationsprozesse horizontal zu skalieren, um mit wachsenden Datenmengen umzugehen. Datalytics bietet als Microsoft Data & AI Solutions Partner und Power BI Partner Trainings zur Befähigung Ihrer Mitarbeiter an.

In unserem Training Einstieg ins Data Engineering mit Azure Data Factory lernen Sie Datenintegrations- und Transformationsprozesse in der Cloud kennen und wir zeigen wie Sie komplexe ETL-Szenarien ohne umfangreiches Coding erstellen können.

Warum Data Engineering Training?

Training Microsoft Fabric
Individuelle Schulungsinhalte, die jegliches theoretisches und praktisches Wissen vermitteln
Praktischer und dynamischer Lehransatz, bei dem reale Szenarien und interaktive Diskussionen im Vordergrund stehen 
Praktische Übungen mit eigenen Daten und Use Cases möglich
Coaches mit jahrelanger Erfahrung und umfangreichem Fachwissen im Bereich Data Engineering
Best Practices bereiten Sie optimal auf die realen Probleme, die Sie im Bereich Data Engineering mit Azure Data Factory meistern müssen, vor
Nachweis mit Teilnahmezertifikat
Data Engineering Hierarchie der Bedürfnisse

1. Data Engineering – Theorie

Das erste Paket unserer Data Engineering Schulung vermittelt Ihnen die theoretischen Grundlagen der Disziplin. Die Hauptthemen innerhalb dieses Schulungspakets sind: 

  • Die Wichtigkeit von Daten
  • Warum wird Data Engineering benötigt? (Von MS Excel zu Big Data)
  • Was ist Data Engineering? (5 Säulen der Datenarchitektur)
  • Was ist Big Data? (4 Vs)
  • Datengetriebene Unternehmen
  • Die Rollen Data Engineer, Data Analyst, Data Scientist und Datenbank-Admin

2. Data Engineering – Praxis in der Azure Data Factory

Das zweite Paket unserer Data Engineering Schulung zeigt Ihnen die praktische Umsetzung am Beispiel der Microsoft Azure Data Factory. Die Hauptthemen innerhalb dieses Schulungspakets sind:

  • Lab 1: Zugang, Sicherheit, Update, Backup
  • Lab 2: Integration Runtime & Linked Services
  • Lab 3: Datasets
  • Lab 4: Pipelines
  • Lab 5: Monitoring
  • Lab 6: Copy Aktivität
  • Lab 7: Data Flows
Azure Data Factory Praxis
Azure Data Factory Kopier Aktivität

3. Azure Data Factory Advanced

Mithilfe unseres dritten Schulungspakets erlernen Sie über praktische und theoretische Anwendungen den vertieften Umgang mit dem ETL-Tool. Hierbei spielen folgende Themen u.a. eine wichtige Rolle:  

  • Rechen- und Speicheroptionen
  • Abfragen mit Azure Synapse
  • Integration in Databricks
  • Integration in Apache Spark

4. Coaching & Support

In den allermeisten Fällen ergeben sich während der Trainingssessions individuelle Fragestellungen, die wir Ihnen im Rahmen unseres Servicepakets gerne beantworten. Themen hierbei sind beispielsweise:

  • Datenspeicherung im Data Warehouse oder Data Lake
  • ETL Strecken
  • Custom Connectors
  • Konkrete Entwicklungsunterstützung

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