Dieser Kurs soll seitens Microsoft zum 30.04.2026 zur Verfügung stehen.

Beherrschen Sie das End-to-End-Data-Engineering mit Azure Databricks und Unity Catalog. Dieser Kurs führt Sie von der grundlegenden Einrichtung bis zur Produktionsbereitstellung und behandelt dabei die Konfiguration der Umgebung sowie Governance auf Unternehmensniveau. Lernen Sie, wie Sie robuste Erfassungspipelines erstellen, Sicherheit mit Unity Catalog implementieren und optimierte Workloads bereitstellen. Am Ende verfügen Sie über die praktischen Fähigkeiten, skalierbare Lakehouse-Lösungen zu implementieren, zu sichern und zu warten, die strengen Unternehmensanforderungen gerecht werden.

Zielgruppe

Die Zielgruppe sind Dateningenieure, die über grundlegende Kenntnisse der Konzepte der Datenanalyse, ein grundlegendes Verständnis von Cloud-Speicher sowie Vertrautheit mit den Prinzipien der Datenorganisation verfügen. Sie sollten sicher im Umgang mit SQL sein und Erfahrung in der Nutzung von Python – einschließlich Notebooks – für Datenengineering-Aufgaben haben. Von den Lernenden wird ein gutes Verständnis der Azure Databricks-Arbeitsbereiche und des Unity Catalog sowie Vertrautheit mit Datenzugriffsmustern und den Kernkonzepten des Data Engineering und des Data Warehouse erwartet. Darüber hinaus sollten sie über Grundkenntnisse der Azure-Sicherheit, einschließlich Microsoft Entra ID, verfügen und mit den Grundlagen der Git-Versionskontrolle vertraut sein.

Seminarinhalte

• Set up and configure an Azure Databricks environment
  • Explore Azure Databricks
  • Understand Azure Databricks architecture
  • Understand Azure Databricks Integrations
  • Select and Configure Compute in Azure Databricks
  • Create and organize objects in Unity Catalog
• Secure and govern Unity Catalog objects in Azure Databricks
  • Secure Unity Catalog objects
  • Govern Unity Catalog objects
• Prepare and process data with Azure Databricks
  • Design and implement data modeling with Azure Databricks
  • Ingest data into Unity Catalog
  • Cleanse, transform, and load data into Unity Catalog
  • Implement and manage data quality constraints with Azure Databricks
• Deploy and maintain data pipelines and workloads with Azure Databricks
  • Design and implement data pipelines with Azure Databricks
  • Implement Lakeflow Jobs with Azure Databricks
  • Implement development lifecycle processes in Azure Databricks
  • Monitor, troubleshoot and optimize workloads in Azure Databricks

Voraussetzungen

• Grundlegende Kenntnisse der Konzepte der Datenanalyse
• Grundlegendes Verständnis der Konzepte des Cloud-Speichers
• Vertrautheit mit SQL und den Prinzipien der Datenorganisation
• Gutes Verständnis der Azure Databricks-Arbeitsbereiche und der Konzepte des Unity Catalog
• Vertrautheit mit SQL und Datenzugriffsmustern
• Kenntnisse über Microsoft Entra ID und die Grundlagen der Azure-Sicherheit
• Vertrautheit mit SQL und Python-Programmierung
• Kenntnisse über grundlegende Konzepte des Data Engineering und von Data Warehouses
• Vertrautheit mit Data-Engineering-Konzepten und SQL
• Erfahrung mit Python-Programmierung und Notebooks
• Kenntnisse über die Grundlagen der Git-Versionskontrolle

Zertifizierung

Dieser Kurs bereitet Sie auf die Prüfung DP-750 vor.