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DP-3012: Implementing a Data Analytics Solution with Azure Synapse Analytics

Dies ist eine eintägige Präsenztraining, in der die Lernenden Informationen zu dedizierten SQL-Pools und serverlosen Spark-Pools erhalten. Darüber hinaus erfahren sie mehr über Data Wrangling und den ELT-Prozess mit Synapse-Pipelines, der dem Prozess zum Verschieben von Daten in die Datenbank mit dedizierten Synapse-Pools mithilfe von Azure Data Factory (ADF) ähnelt. Mit diesem sollten die Lernenden bereits vertraut sein.

Physisch oder virtuell?

Nehmen Sie an einem unserer Standorte Frankfurt, München und Wien oder virtuell an unseren Klassenraumtrainings teil. Unter „Termin buchen“ werden Ihnen alle Optionen angezeigt, zuerst sortiert nach Standort, dann nach Datum.

Dauer
1
Trainingssprache
Deutsch
Trainingsart
brainyCLASS (offen)

Was werden Sie in diesem Training erlernen?

Tauchen Sie ein in die Welt von Azure Synapse Analytics! Unser eintägiges Präsenztraining, DP-3012, bietet Ihnen eine umfassende Einführung in die Implementierung von Datenanalyse-Lösungen mit dieser leistungsstarken Plattform. Erfahren Sie alles über dedizierte SQL-Pools und serverlose Spark-Pools, um Ihre Datenverarbeitung zu optimieren. Entdecken Sie die Kunst des Data Wrangling und des ELT-Prozesses mit Synapse-Pipelines, ähnlich dem bewährten ADF-Ansatz. Machen Sie sich bereit, Ihr Datenmanagement auf die nächste Stufe zu heben und Ihre analytischen Fähigkeiten zu erweitern. Melden Sie sich noch heute an und starten Sie Ihre Reise in die Welt der datengetriebenen Entscheidungen!

Agenda

Einführung in Azure Synapse Analytics
Was ist Azure Synapse Analytics?
Funktionsweise von Azure Synapse Analytics
Einsatz von Azure Synapse AnalyticsEinführung in Azure Synapse Analytics
Übung: Einführung in Azure Synapse Analytics
Verwenden von serverlosen Azure Synapse SQL-Pools zum Abfragen von Dateien in einem Data Lake
Verstehen der Funktionen und Anwendungsfälle von serverlosen SQL-Pools in Azure Synapse
Abfragen von Dateien mithilfe eines serverlosen SQL-Pools
Erstellen externer Datenbankobjekte
Übung: Abfragen von Dateien mithilfe eines serverlosen SQL-Pools
Analysieren von Daten mit Apache Spark in Azure Synapse Analytics
Kennenlernen von Apache Spark
Verwenden von Spark in Azure Synapse Analytics
Analysieren von Daten mit Spark
Visualisieren von Daten mit Spark
Übung: Analysieren von Daten mit Spark
Verwenden von Delta Lake in Azure Synapse Analytics
Grundlegendes zu Delta Lake
Erstellen von Delta Lake-Tabellen
Erstellen von Katalogtabellen
Verwenden von Delta Lake mit Streamingdaten
Verwenden von Delta Lake in einem SQL-Pool
Übung: Verwenden von Delta Lake in Azure Synapse Analytics
Analysieren von Daten in einem relationalen Data Warehouse
Entwerfen eines Data Warehouse-Schemas
Erstellen von Data Warehouse-Tabellen
Laden von Data Warehouse-Tabellen
Abfragen eines Data Warehouse
Übung: Erkunden eines Data Warehouse
Erstellen einer Datenpipeline in Azure Synapse Analytics
Grundlegendes zu Pipelines in Azure Synapse Analytics
Erstellen einer Pipeline in Azure Synapse Studio
Definieren von Datenflüssen
Führen Sie eine Pipeline aus
Übung: Erstellen einer Datenpipeline in Azure Synapse Analytics
Einführung in Azure Synapse Analytics
Was ist Azure Synapse Analytics?
Funktionsweise von Azure Synapse Analytics
Einsatz von Azure Synapse Analytics
Übung: Einführung in Azure Synapse Analytics
Verwenden von serverlosen Azure Synapse SQL-Pools zum Abfragen von Dateien in einem Data Lake
Verstehen der Funktionen und Anwendungsfälle von serverlosen SQL-Pools in Azure Synapse
Abfragen von Dateien mithilfe eines serverlosen SQL-Pools
Erstellen externer Datenbankobjekte
Übung: Abfragen von Dateien mithilfe eines serverlosen SQL-Pools
Analysieren von Daten mit Apache Spark in Azure Synapse Analytics
Kennenlernen von Apache Spark
Verwenden von Spark in Azure Synapse Analytics
Analysieren von Daten mit Spark
Visualisieren von Daten mit Spark
Übung: Analysieren von Daten mit Spark
Verwenden von Delta Lake in Azure Synapse Analytics
Grundlegendes zu Delta Lake
Erstellen von Delta Lake-Tabellen
Erstellen von Katalogtabellen
Verwenden von Delta Lake mit Streamingdaten
Verwenden von Delta Lake in einem SQL-Pool
Übung: Verwenden von Delta Lake in Azure Synapse Analytics
Analysieren von Daten in einem relationalen Data Warehouse
Entwerfen eines Data Warehouse-Schemas
Erstellen von Data Warehouse-Tabellen
Laden von Data Warehouse-Tabellen
Abfragen eines Data Warehouse
Übung: Erkunden eines Data Warehouse
Erstellen einer Datenpipeline in Azure Synapse Analytics
Grundlegendes zu Pipelines in Azure Synapse Analytics
Erstellen einer Pipeline in Azure Synapse Studio
Definieren von Datenflüssen
Führen Sie eine Pipeline aus
Übung: Erstellen einer Datenpipeline in Azure Synapse Analytics
Die Zielgruppe sollte mit Notebooks vertraut sein, die unterschiedliche Sprachen und ein Spark-Modul verwenden, z. B. Databricks, Jupyter Notebooks, Zeppelin-Notebooks und vieles mehr.
Sie sollte zudem Erfahrung mit SQL-, Python- und Azure-Tools wie Data Factory haben.
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