DP-3011 Implementing a Data Analytics Solution with Azure Databricks (DP-3011-A)
Azure Databricks, Apache Spark und Lakeflow für belastbare Analyse-Workloads im Lakehouse einsetzen
Die wichtigsten Themen
Spark DataFrames und Spark SQL
Delta-Tabellen erstellen und optimieren
ETL-Pipelines mit Lakeflow
Governance mit Unity Catalog
Workloads automatisieren
Überblick Die DP-3011 Schulung zeigt, wie Datenprojekte mit Azure Databricks von der ersten Exploration bis zu produktionsnahen Analyse-Workloads umgesetzt werden. Im Mittelpunkt stehen der Databricks-Workspace, verteilte...
Die DP-3011 Schulung zeigt, wie Datenprojekte mit Azure Databricks von der ersten Exploration bis zu produktionsnahen Analyse-Workloads umgesetzt werden. Im Mittelpunkt stehen der Databricks-Workspace, verteilte Datenverarbeitung mit Apache Spark sowie die Arbeit mit Spark DataFrames, Spark SQL und PySpark. Dadurch entsteht ein belastbares Verständnis dafür, wie große Datenmengen aufgenommen, transformiert, analysiert und für weitere Auswertungen bereitgestellt werden.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Delta-Tabellen im Lakehouse: Schemaentwicklung, Datenqualität, Optimierung und nachvollziehbare Datenstände werden im Kontext realer Analyseprozesse behandelt. Für die Automatisierung und Bereitstellung von Workloads arbeitet das Training mit Lakeflow Jobs und Pipelines. Governance- und Sicherheitsaspekte werden über Unity Catalog und die Integration mit Microsoft Purview eingeordnet. Wer Azure Databricks anschließend für Machine Learning vertiefen möchte, findet mit dem DP-3014 Training zu Machine Learning mit Azure Databricks eine passende Fortsetzung.
Die Themen Databricks-Workspace und Navigation · Cluster-Grundlagen und Workload-Typen · Lakehouse-Architektur auf Azure · Notebooks für gemeinsame Entwicklung · Datenimport aus gängigen Dateiformaten...
Azure Databricks und Workspace-Grundlagen
- Databricks-Workspace und Navigation
- Cluster-Grundlagen und Workload-Typen
- Lakehouse-Architektur auf Azure
- Notebooks für gemeinsame Entwicklung
Datenaufnahme und Analyse mit Spark
- Datenimport aus gängigen Dateiformaten
- Spark DataFrames und Transformationen
- Spark SQL für Datenabfragen
- PySpark in Analyse-Notebooks
- Datenexploration und Visualisierung
Delta-Tabellen und Datenqualität
- Delta-Tabellen erstellen und verwalten
- ACID-Transaktionen im Lakehouse
- Schemaentwicklung und Schemaerzwingung
- Datenqualität in ETL-Prozessen
- Versionierung und Time Travel
- Tabellenoptimierung für Analyse-Workloads
Orchestrierung, Governance und Betrieb
- Lakeflow Jobs und Pipelines
- Automatisierte ETL-Workflows
- Produktionsnahe Workload-Bereitstellung
- Datenzugriff mit Unity Catalog
- Purview-Integration für Data Governance
- Sicherheitskonzepte für Analyseumgebungen
Zielgruppe
- Datenanalystinnen und Datenanalysten mit Azure-Bezug
- Data Engineers in Lakehouse-Projekten
- Data Scientists mit Spark-Grundlagen
- BI-Fachkräfte für Cloud-basierte Analyse-Workloads
Das lernst du
- Sicherer Umgang mit Azure Databricks für Analyse-Workloads
- Große Datasets mit Spark DataFrames, Spark SQL und PySpark verarbeiten
- Delta-Tabellen für konsistente Lakehouse-Datenbestände einsetzen
- ETL-Prozesse mit Lakeflow Jobs und Pipelines automatisieren
- Datenzugriff und Governance mit Unity Catalog einordnen
So arbeiten wir
- Trainergeführte Erläuterungen zu Azure Databricks, Spark und Lakehouse-Konzepten
- Geführte Übungen im Databricks-Workspace
- Analyseaufgaben mit Spark DataFrames, Spark SQL und PySpark
- Praktische Arbeit mit Delta-Tabellen und Pipeline-Automatisierung
- Besprechung typischer Architektur- und Betriebsentscheidungen
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundlagen in Python und gängigen Datenstrukturen
- SQL-Kenntnisse für Filtern, Joins und Aggregationen
- Verständnis für CSV, JSON und Parquet
- Erfahrung mit Azure Portal und Azure Storage
- Grundwissen zu Batch- und Streaming-Verarbeitung
- Solide Azure-Datenbasis, zum Beispiel aus dem DP-900 Training zu Microsoft Azure Data Fundamentals oder dem DP-080 Training zu Transact-SQL
Dein Fahrplan
- Einordnung von Azure Databricks im Lakehouse-Kontext
- Navigation im Databricks-Workspace und Cluster-Grundlagen
- Datenaufnahme aus typischen Dateiformaten
- Analyse mit Spark DataFrames, Spark SQL und PySpark
- Datenexploration und Visualisierung in Notebooks
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
09:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
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Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
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Inhouse-Schulung
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- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
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- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu DP-3011 Implementing a Data Analytics Solution with Azure Databricks (DP-3011-A)
Was ist DP-3011-A?
DP-3011-A ist eine eintägige Microsoft-Schulung zur Implementierung einer Data-Analytics-Lösung mit Azure Databricks. Behandelt werden Datenaufnahme, Transformation, Analyse mit Apache Spark, Delta-Tabellen, Lakeflow-Orchestrierung sowie Governance mit Unity Catalog und Purview.
Für wen eignet sich die DP-3011 Schulung?
Die Schulung richtet sich an Datenanalystinnen, Datenanalysten, Data Engineers und Data Scientists, die Datenanalyse-Workloads mit Azure Databricks umsetzen. Besonders passend ist das Training, wenn bereits Python-, SQL- und Azure-Grundlagen vorhanden sind.
Welche Vorkenntnisse sind für Azure Databricks nötig?
Hilfreich sind Python-Grundlagen, SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit Dateiformaten wie CSV, JSON oder Parquet. Wenn die Azure-Datenservices noch neu sind, bietet das DP-900 Training zu Microsoft Azure Data Fundamentals eine passende Vorbereitung.
Geht es in DP-3011 um Data Engineering oder Data Analytics?
Der Schwerpunkt liegt auf Data Analytics mit Azure Databricks, enthält aber wichtige Data-Engineering-Anteile. Dazu gehören ETL-Pipelines, Datenqualität, Schemaentwicklung, Delta-Tabellen und die Orchestrierung produktionsnaher Workloads.
Ist DP-3011 eine Zertifizierungsschulung?
DP-3011-A ist eine offizielle Microsoft-Schulung, aber keine eigenständige Zertifizierungsprüfung. Das Training dient dem Aufbau praktischer Fähigkeiten für Azure Databricks und Data-Analytics-Szenarien.
Welche Schulungen passen nach DP-3011?
Für Machine-Learning-Szenarien mit Databricks ist das DP-3014 Training zu Azure Databricks Machine Learning eine sinnvolle Fortsetzung. Für analytische Architekturen mit Synapse passt außerdem DP-3012 zu Azure Synapse Analytics.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
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