Einführung in die Datenverarbeitung mit Azure
Beherrschen Sie die Grundlagen der Datenverarbeitung mit Microsoft Azure in diesem umfassenden Kurs. Beginnend mit grundlegenden Konzepten wie Cloud-Computing, Ressourcenmanagement und Speicherlösungen, schreiten Sie zu praktischen Schulungen in Azure Data Factory (ADF) fort, meistern ETL/ELT-Workflows und fortgeschrittene Datentransformationen. Durch praktische Beispiele und die Lösung realer Probleme erwerben Sie die Fähigkeiten, skalierbare Datenlösungen mit Azure zu entwerfen, zu implementieren und zu optimieren.Show more
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Was Sie lernen werden
- Verstehen Sie die Kernkonzepte von Microsoft Azure, einschließlich der Grundlagen des Cloud-Computing und des Ressourcenmanagements.
- Richten Sie wesentliche Azure-Dienste wie Blob Storage, SQL-Datenbank und Key Vault für sichere Datenverarbeitungs-Workflows ein und konfigurieren Sie diese.
- Beherrschen Sie Azure Data Factory (ADF), um ETL/ELT-Pipelines zu erstellen und zu automatisieren, einschließlich Aktivitäten wie Copy, Lookup und Script.
- Führen Sie fortgeschrittene Datentransformationen wie Joins, Aggregationen und bedingte Splits mit ADF-Datenflüssen durch.
Wissenswerte Details
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Dieser Kurs besteht aus 4 Modulen
Beherrschen Sie die Grundlagen der Datenverarbeitung mit Microsoft Azure in diesem umfassenden Kurs. Beginnend mit grundlegenden Konzepten wie Cloud-Computing, Ressourcenmanagement und Speicherlösungen, schreiten Sie zu praktischen Schulungen in Azure Data Factory (ADF) fort, meistern ETL/ELT-Workflows und fortgeschrittene Datentransformationen. Durch praktische Beispiele und die Lösung realer Probleme erwerben Sie die Fähigkeiten, skalierbare Datenlösungen mit Azure zu entwerfen, zu implementieren und zu optimieren.Tauchen Sie tief in die grundlegenden Konzepte und Werkzeuge ein, die erforderlich sind, um Ihre Reise mit Microsoft Azure zu beginnen. Sie werden die Grundlagen des Cloud-Computing erkunden, lernen, wie Sie Ressourcen effizient mit Azure Resource Groups organisieren und verwalten, und grundlegende Dienste wie Blob Storage und Azure SQL Database einrichten. Zusätzlich sichern Sie sensible Daten mit Azure Key Vault und erhalten einen Überblick über Azure Data Factory (ADF), um seine Rolle in modernen Datenengineering-Workflows zu verstehen.
- Erste SchritteVorschau
- Verstehen von Azure-AbonnementsVorschau
- Organisieren von Ressourcen mit RessourcengruppenVorschau
- Verwendung von Azure Blob Storage zur DatenspeicherungVorschau
- Einrichten der Azure SQL-DatenbankVorschau
- Verwalten von Anmeldeinformationen mit Azure Key VaultVorschau
- Einführung in Azure Data FactoryVorschau
Erkunden Sie die Kernfunktionen von Azure Data Factory (ADF), ein leistungsstarkes Tool zur Erstellung und Automatisierung von ETL/ELT-Workflows. In diesem Abschnitt lernen Sie, wie Sie Dienste, Datensätze und Pipelines konfigurieren, während Sie wichtige Aktivitäten wie Copy, Lookup und Script erkunden. Sie arbeiten auch mit erweiterten Funktionen wie der ForEach-Aktivität zur Iteration und Pipeline-Parametern für Flexibilität.
Dieser Abschnitt konzentriert sich auf die Nutzung der Datenflussfähigkeiten von Azure Data Factory, um Ihre Daten zu transformieren und anzureichern. Sie lernen, verschiedene Datenquellen zu verbinden, abgeleitete Spalten zu erstellen und Datensätze mithilfe von Joins zu kombinieren. Praktische Beispiele führen Sie durch das Filtern, Sortieren, bedingte Aufteilungen und Aggregieren von Daten, um aussagekräftige Einblicke zu gewinnen. Durch das Beherrschen dieser Transformationen sind Sie in der Lage, robuste und effiziente ETL-Workflows zu erstellen, die auf reale Herausforderungen der Datenverarbeitung zugeschnitten sind.
Wenden Sie Ihr Wissen auf reale Dateningenieurszenarien in diesem praxisnahen Abschnitt an. Sie werden praktische Herausforderungen wie das Laden und Analysieren von Daten für verschiedene Kategorien, das Erkennen von Mustern und die Bewertung der finanziellen Gesundheit mithilfe fortschrittlicher ADF-Workflows bewältigen. Durch das Lösen dieser Probleme sammeln Sie Erfahrungen im Entwerfen von End-to-End-Datenlösungen, im Umgang mit vielfältigen Datensätzen und im Generieren umsetzbarer Erkenntnisse.
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