Data Engineering on Microsoft Azure | DP-203 | DP203

Tijdsduur
Locatie
Op locatie, Online
Startdatum en plaats

Data Engineering on Microsoft Azure | DP-203 | DP203

DutchTrain
Logo van DutchTrain
Opleiderscore: starstarstarstarstar_border 7,6 DutchTrain heeft een gemiddelde beoordeling van 7,6 (uit 56 ervaringen)

Tip: meer info over het programma, prijs, en inschrijven? Download de brochure!

1
Gemiddeld cijfer voor Data Engineering on Microsoft Azure | DP-203 | DP203
Gebaseerd op 1 ervaring Lees alle ervaringenchevron_right
star_halfstar_borderstar_borderstar_borderstar_border
Michel de Wit
Senior Data Analist
1
Data Engineering on Microsoft Azure | DP-203 | DP203

"Goede trainer die met veel inzet heeft geprobeerde alle falende onderdelen van de cursus probeerde recht te breien. De cursus past met de labs absoluut niet in 4 dagen, kies een opleider die minimaal 5 dagen de tijd neemt om de stof van DP-203 goed door te nemen. In deze training moesten veel theorie presentaties worden afgeraffeld en konden alleen ervaren Azure/Synapse gebruiker alles afronden." - 05-07-2021 08:38

"Goede trainer die met veel inzet heeft geprobeerde alle falende onderdelen van de cursus probeerde recht te breien. De cursus past met de la… alles lezen - 05-07-2021 08:38

Geachte heer De Wit,

Hartelijk dank voor uw review. Als Microsoft Learning Partner volgen wij de richtlijnen met betrekking tot het aantal trainingsdagen, welke Microsoft aangeeft. We hebben naar aanleiding van uw ervaring contact gezocht met Microsoft. Zij nemen uw ervaring mee in hun evaluatie betreffende deze training en zullen indien nodig een aanpassing doen.

- 05-07-2021 08:38

Startdata en plaatsen

computer Online: Dynamic Virtual Classroom
5 dec. 2022 tot 8 dec. 2022
placeNieuwegein
5 dec. 2022 tot 8 dec. 2022
placeAmsterdam
9 jan. 2023 tot 12 jan. 2023
computer Online: Dynamic Virtual Classroom
9 jan. 2023 tot 12 jan. 2023
computer Online: Dynamic Virtual Classroom
20 feb. 2023 tot 23 feb. 2023
placeNieuwegein
20 feb. 2023 tot 23 feb. 2023
computer Online: Dynamic Virtual Classroom
6 mrt. 2023 tot 9 mrt. 2023
placeNieuwegein
6 mrt. 2023 tot 9 mrt. 2023
placeAmsterdam
27 mrt. 2023 tot 30 mrt. 2023
computer Online: Dynamic Virtual Classroom
27 mrt. 2023 tot 30 mrt. 2023
computer Online: Dynamic Virtual Classroom
3 apr. 2023 tot 6 apr. 2023
placeNieuwegein
3 apr. 2023 tot 6 apr. 2023
computer Online: Dynamic Virtual Classroom
17 apr. 2023 tot 20 apr. 2023
placeGroningen
17 apr. 2023 tot 20 apr. 2023
computer Online: Dynamic Virtual Classroom
22 mei. 2023 tot 25 mei. 2023
placeNieuwegein
22 mei. 2023 tot 25 mei. 2023
placeAmsterdam
5 jun. 2023 tot 8 jun. 2023
computer Online: Dynamic Virtual Classroom
5 jun. 2023 tot 8 jun. 2023
computer Online: Dynamic Virtual Classroom
19 jun. 2023 tot 22 jun. 2023
placeNieuwegein
19 jun. 2023 tot 22 jun. 2023

Beschrijving

Aan al onze trainingen kunt klassikaal deelnemen. Daarnaast worden onze klassikale trainingen ook nog steeds gegeven via onze Dynamic Virtual Classroom. Zo kunt u kiezen voor de optie waar u zich prettig bij voelt. In onze Dynamic Virtual Classroom zijn zowel de docent als de cursisten zichtbaar met elkaar verbonden en kunnen documenten en beeldschermen met alle deelnemers worden gedeeld. Cursisten hebben de mogelijkheid, net zoals in een klassikale training, om zowel onderling als met de docent te communiceren en opdrachten te maken. Een actieve klassikale training maar dan op afstand.

Daarnaast zijn veel van onze trainingen ook beschikbaar als
E-Learning in onze Education On Demand Omgeving.
Deze E-Learning trainingen kunt u volgen vanaf iedere gewenste locatie, op ieder moment en heeft u 365 dagen toegang tot de online training.

Bij DutchTrain staan wij voor u klaar.

Dutchtrain "Verder niks nodig"

Data Engineering on Microsoft Azure | DP-203

In this course, the student will learn about the data engineering patterns and practices as it pertains to working with batch and real-time analytical solutions using Azure data platform technologies. Students will begin by understanding the core compute and storage technologies that are used to build an analytical solution. They will then explore how to design an analytical serving layers and focus on data engineering considerations for working with source files. The students will learn how to interactively explore data stored in files in a data lake. They will learn the various ingestion techniques that can be used to load data using the Apache…

Lees de volledige beschrijving

Veelgestelde vragen

Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.

Nog niet gevonden wat je zocht? Bekijk deze onderwerpen: Data engineer, Microsoft Azure, Data storage, Data Vault en Data Analyse.

Aan al onze trainingen kunt klassikaal deelnemen. Daarnaast worden onze klassikale trainingen ook nog steeds gegeven via onze Dynamic Virtual Classroom. Zo kunt u kiezen voor de optie waar u zich prettig bij voelt. In onze Dynamic Virtual Classroom zijn zowel de docent als de cursisten zichtbaar met elkaar verbonden en kunnen documenten en beeldschermen met alle deelnemers worden gedeeld. Cursisten hebben de mogelijkheid, net zoals in een klassikale training, om zowel onderling als met de docent te communiceren en opdrachten te maken. Een actieve klassikale training maar dan op afstand.

Daarnaast zijn veel van onze trainingen ook beschikbaar als
E-Learning in onze Education On Demand Omgeving.
Deze E-Learning trainingen kunt u volgen vanaf iedere gewenste locatie, op ieder moment en heeft u 365 dagen toegang tot de online training.

Bij DutchTrain staan wij voor u klaar.

Dutchtrain "Verder niks nodig"

Data Engineering on Microsoft Azure | DP-203

In this course, the student will learn about the data engineering patterns and practices as it pertains to working with batch and real-time analytical solutions using Azure data platform technologies. Students will begin by understanding the core compute and storage technologies that are used to build an analytical solution. They will then explore how to design an analytical serving layers and focus on data engineering considerations for working with source files. The students will learn how to interactively explore data stored in files in a data lake. They will learn the various ingestion techniques that can be used to load data using the Apache Spark capability found in Azure Synapse Analytics or Azure Databricks, or how to ingest using Azure Data Factory or Azure Synapse pipelines. The students will also learn the various ways they can transform the data using the same technologies that is used to ingest data. The student will spend time on the course learning how to monitor and analyze the performance of analytical system so that they can optimize the performance of data loads, or queries that are issued against the systems. They will understand the importance of implementing security to ensure that the data is protected at rest or in transit. The student will then show how the data in an analytical system can be used to create dashboards, or build predictive models in Azure Synapse Analytics.

Doelstellingen

– Explore compute and storage options for data engineering workloads in Azure
– Design and Implement the serving layer
– Understand data engineering considerations
– Run interactive queries using serverless SQL pools
– Explore, transform, and load data into the Data Warehouse using Apache Spark
– Perform data Exploration and Transformation in Azure Databricks
– Ingest and load Data into the Data Warehouse
– Transform Data with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines
– Integrate Data from Notebooks with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines
– Optimize Query Performance with Dedicated SQL Pools in Azure Synapse
– Analyze and Optimize Data Warehouse Storage
– Support Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) with Azure Synapse Link
– Perform end-to-end security with Azure Synapse Analytics
– Perform real-time Stream Processing with Stream Analytics
– Create a Stream Processing Solution with Event Hubs and Azure Databricks
– Build reports using Power BI integration with Azure Synpase Analytics
– Perform Integrated Machine Learning Processes in Azure Synapse Analytics

Voorkennis

Successful students start this course with knowledge of cloud computing and core data concepts and professional experience with data solutions.
– Microsoft Azure Fundamentals | AZ-900
– Microsoft Azure Data Fundamentals | DP-900

Voor wie

The primary audience for this course is data professionals, data architects, and business intelligence professionals who want to learn about data engineering and building analytical solutions using data platform technologies that exist on Microsoft Azure. The secondary audience for this course data analysts and data scientists who work with analytical solutions built on Microsoft Azure.

Inhoud

– Module 1: Explore compute and storage options for data engineering workloads
– Module 2: Design and implement the serving layer
– Module 3: Data engineering considerations for source files
– Module 4: Run interactive queries using Azure Synapse Analytics serverless SQL pools
– Module 5: Explore, transform, and load data into the Data Warehouse using Apache Spark
– Module 6: Data exploration and transformation in Azure Databricks
– Module 7: Ingest and load data into the data warehouse
– Module 8: Transform data with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines
– Module 9: Orchestrate data movement and transformation in Azure Synapse Pipelines
– Module 10: Optimize query performance with dedicated SQL pools in Azure Synapse
– Module 11: Analyze and Optimize Data Warehouse Storage
– Module 12: Support Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) with Azure Synapse Link
– Module 13: End-to-end security with Azure Synapse Analytics
– Module 14: Real-time Stream Processing with Stream Analytics
– Module 15: Create a Stream Processing Solution with Event Hubs and Azure Databricks
– Module 16: Build reports using Power BI integration with Azure Synpase Analytics
– Module 17: Perform Integrated Machine Learning Processes in Azure Synapse Analytics

Exclusief examen

DP-203 Data engineering on Microsoft Azure

DutchTrain is een officieel geaccrediteerd Test Center voor Pearson Vue Test, Prometric, Kryterion, Castle Worldwide, Certiport & PSI. U bent bij ons van harte welkom voor examens welke via deze Test Centers beschikbaar zijn. Examens kunnen elke dag, binnen kantooruren, worden afgenomen.

Duur

4 dagen

Meer informatie

Kijk op onze website voor gedetailleerde lesinhoud, examens en meer details van deze training.

Deze training is ook beschikbaar als:

– Maatwerktraining, neem hiervoor contact op met een van onze opleidingsadviseurs.

1
Gemiddeld cijfer voor Data Engineering on Microsoft Azure | DP-203 | DP203
Gebaseerd op 1 ervaring
star_halfstar_borderstar_borderstar_borderstar_border
Michel de Wit
Senior Data Analist
1
Data Engineering on Microsoft Azure | DP-203 | DP203

"Goede trainer die met veel inzet heeft geprobeerde alle falende onderdelen van de cursus probeerde recht te breien. De cursus past met de labs absoluut niet in 4 dagen, kies een opleider die minimaal 5 dagen de tijd neemt om de stof van DP-203 goed door te nemen. In deze training moesten veel theorie presentaties worden afgeraffeld en konden alleen ervaren Azure/Synapse gebruiker alles afronden." - 05-07-2021 08:38

"Goede trainer die met veel inzet heeft geprobeerde alle falende onderdelen van de cursus probeerde recht te breien. De cursus past met de la… alles lezen - 05-07-2021 08:38

Geachte heer De Wit,

Hartelijk dank voor uw review. Als Microsoft Learning Partner volgen wij de richtlijnen met betrekking tot het aantal trainingsdagen, welke Microsoft aangeeft. We hebben naar aanleiding van uw ervaring contact gezocht met Microsoft. Zij nemen uw ervaring mee in hun evaluatie betreffende deze training en zullen indien nodig een aanpassing doen.

- 05-07-2021 08:38

Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.

Vraag nu gratis en vrijblijvend informatie aan:

(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
infoEr is een telefoonnummer vereist om deze informatieaanvraag in behandeling te nemen. (optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)