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Data Skillboost

Trainings-ID:
Data-SB

Inhalt des Trainings

In diesem viertägigen Workshop werden wir ein praxisnahes Szenario durchlaufen, das alle Schritte von der Planung über die Erstellung bis zur Anwendung von Data und AI Ressourcen umfasst. Es wird zuerst ein Geschäftsprozess geplant und die notwendige technische Grundlage geschaffen. Nachfolgend wird ein System zum Speichern und Verarbeiten von Daten aufgebaut, Lösungen entwickelt, um ungewöhnliche Datenmuster zu erkennen. Abschließend werden Berichte erzeugt, um die gesammelten Daten anschaulich und prägnant zu visualisieren.

Was werden Sie in diesem Training erlernen?
Nach der Planung eines Businessprozesses werden alle Ressourcen in der Microsoft Azure Umgebung und dem Microsoft 365 Portal erstellt, verknüpft und getestet. Hierbei verknüpfen wir diese und führen umfangreiche Tests durch. Während des Workshops haben Sie die Möglichkeit, individuelle Fragen an unsere Experten zu stellen. Nach der Planungsphase geht es um die Erstellung der Mandanten und der Konfiguration der Identitätsdienste. Anschließend erstellen Sie Data Warehouse-Lösungen für die Datenbeschaffung, insbesondere Azure Synapse Analytics. Sobald die Data Warehouse-Portale online sind, werden verschiedene ETL-Ressourcen wie Azure Data Factory, Azure Synapse Pipelines, Azure Stream Analytics und Azure Event Hubs genutzt, um Daten zu beschaffen und zu verarbeiten. Zur Sicherstellung der Datenkonsistenz wird KI-Lösung zur Anomalie-Erkennung erstellt. Zum Abschluss setzen Sie Microsoft Power BI als Visualisierungswerkzeug ein, um die Ergebnisse auf anschauliche Weise darzustellen.

Zielgruppen

Angehende Datenbank-Experten, die die Kursinhalte mit viel Hands-On umsetzen wollen.

Vorkenntnisse

Azure Erfahrungen, Allgemeine grundlegenden Kenntnisse von Datenbanken

Detail-Inhalte

Tag 1
Planung des abzubildenden Businessprozesses und Erstellung der Mandanten
Einrichtung des Identitätsproviders, Erstellung der DW Portale und Transport Ressourcen.

Tag 2
Erstellen der ETL Prozesse. Aufbau des Data Warehouse.

Tag 3
Anpassen der Data Ware House Lösung durch Integration der Delta Lake Architektur.
Erstellen einer KI-Lösung zum Erkennen von Anomalien.
Erstellen eine (nahe) Echtzeit Datenstroms und er dazugehörigen Komponenten.

Tag 4
Erstellen der Reportings

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