Das Wichtigste in Kürze

  • Online-Kurs mit Videos
  • Ca. 16 Stunden zum Abschluss
  • Teilnahme 100% online
  • Keine Start- und Endzeiten
  • Abschluss mit Zertifikat

Vorteile

  • Online-Kurs mit zeitlich flexibel abrufbaren Video-Inhalten
  • Praktische Übungen und Lektüren ergänzen die Videos
  • Teilnehmer sind an keine Start- und Endzeiten gebunden
  • Teil einer Spezialisierung mit 10 Kursen
  • Kurs wird mit einem Zertifikat abgeschlossen

Nachteile

  • keine Nachteile ersichtlich

Der Kurs ist der dritte Teil der Spezialisierung »Microsoft Azure Data Engineer Associate (DP-203) Zertifikat über berufliche Qualifikationen« und enthält eine Einführung in die Erstellung und Verwaltung von Datenpipelines in der Cloud mit Azure Data Factory und Azure Synapse Pipeline. Außerdem eignet sich der Kurs optimal für die Vorbereitung auf die Prüfung »DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure (Beta)«.

Die Teilnehmer lernen bei diesem Kurs mit Videos, die über das Internet abgerufen werden. Der Kurs enthält keine festgelegten Start- und Endzeiten, die Lernenden können daher in ihrem eigenen Tempo lernen. Ergänzt werden die Videos von Lektüren und praktischen Übungen, die die Teilnehmer zusätzlich bearbeiten. Am Ende des Kurses absolvieren die Lernenden zudem ein Abschlussprojekt. Wenn alle Module bearbeitet wurden, erhalten die Teilnehmer ein Zertifikat.

Zielgruppe

Der Kurs wurde für alle Teilnehmer entwickelt, die die Erstellung und Verwaltung von Datenpipelines in der Cloud mit Azure Data Factory und Azure Synapse Pipeline erlernen möchten. Angesprochen werden außerdem auch alle Teilnehmer der Spezialisierung »Microsoft Azure Data Engineer Associate (DP-203) Zertifikat über berufliche Qualifikationen«, die zur Vorbereitung auf die Prüfung »DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure (Beta)« dient.

Ziele

Der dritte Kurs der Spezialisierung »Microsoft Azure Data Engineer Associate (DP-203) Zertifikat über berufliche Qualifikationen« widmet sich der Erstellung und Verwaltung von Datenpipelines in der Cloud. Neben der Vermittlung des Wissens, zielt der Kurs auch darauf ab, die Teilnehmer auf die Prüfung »DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure (Beta)« vorzubereiten.

Zertifizierung

Die Teilnehmer erhalten nach Abschluss des Kurses ein Zertifikat zur Vorlage, das als Nachweis der erlangten Qualifikationen verwendet werden kann. Auch online lässt sich das Zertifikat als Qualifikationsnachweis nutzen und zum Beispiel in das LinkedIn-Profil einbinden.

Inhalte

Laut Lehrplan ist für die Bearbeitung der Kursinhalte eine Dauer von acht Wochen vorgesehen. Diese Vorgabe ist jedoch nicht verpflichtend. Die Teilnehmer legen das Tempo, in dem sie lernen selbst fest. Der Kurs enthält unter anderen die folgenden Themen:

  • Woche 1 – Daten mit Azure Data Factory und Azure Synapse Pipeline integrieren:
    • Einführung in Azure Data Factory
    • Datenintegrationsmuster
    • Erklärung des Data Factory Prozesses
    • Grundlegendes zu den Azure Data Factory Komponenten
    • Azure Data Factory Sicherheit
    • Verwaltung der Integrationslaufzeiten 
  • Woche 2 – Erfassung im Petabyte-Maßstab mit Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipeline:
    • Auflistung der Data Factory Erfassungsmethoden
    • Beschreibung der Data Factory Konnektoren
    • Sicherheitsüberlegungen zur Datenaufnahme
  • Woche 3 – Ausführung einer skalierbaren Transformation mit Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipeline:
    • Transformationsmethoden von Azure Data Factory
    • Debug-Mapping-Datenfluss
    • Langsam ändernde Dimensionen
    • Langsam wechselnde Dimensionstypen
  • Woche 4 – Datenverschiebung und -transformation in Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipeline:
    • Data Factory Kontrollfluss
    • Arbeit mit Data Factory Pipelines
    • Debugging von Data Factory Pipelines
    • Hinzufügen von Parametern zu Data Factory Komponenten
    • Ausführen von Data Factory Paketen
  • Woche 5 – SSIS-Pakete in Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipeline ausführen:
    • Beschreibung der SQL Server Integrationsdienste
    • Azure SSIS Integration
  • Woche 6 – Operationalisierung von Azure Data Factory oder Azure Synapse Pipeline:
    • Quellcodeverwaltung von Azure Data Factory Lösungen
  • Woche 7 – Daten mit Azure Data Share empfangen und mit Azure Data Factory transformieren:
    • Daten erfassen mit Azure Data Factory
    • Verbindung und Transformation gemeinsam genutzter Daten mit Mapping Flow in Azure Data Factory

In der achten Woche steht die Bearbeitung eines Abschlussprojekts an, mit dem das theoretische Wissen vertieft wird.

Dozent/-en

Einen Dozenten gibt es in diesem Kurs nicht. Erstellt wurde der Kurs von Microsoft als Vorbereitung auf die »DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure (Beta)«.

Kosten und Bezahlung

Für die Teilnahme an diesem Kurs fallen Gebühren in Höhe von 49€ an. Da die Spezialisierung auch in Coursera Plus enthalten ist, kann der Kurs auch darüber absolviert werden. Die Monatsgebühr für Coursera Plus liegt bei 59€. Für die Bezahlung stehen die Zahlungsmethoden Kreditkarte und PayPal zur Auswahl.

Preis 49,00 € (inkl. MwSt)
Bezahlmethode Kreditkarte, PayPal
Zahlungsweise monatlich

Teilnahmevoraussetzungen

Die Teilnahme an diesem Kurs setzt gewisse fachliche und technische Anforderungen voraus.

Fachliche Voraussetzungen

Der Kurs »Data Integration with Microsoft Azure Data Factory« ist der dritte Teil der Spezialisierung »Microsoft Azure Data Engineer Associate (DP-203) Zertifikat über berufliche Qualifikationen«. Teilnehmer, die alle 10 Kurse der Serie zur Prüfungsvorbereitung absolvieren möchten, sollten vorab die vorherigen Teile der Spezialisierung abschließen, bevor sie mit diesem beginnen. Für die Teilnahme an diesem Kurs benötigen die Lernenden solide Kenntnisse in Datenverarbeitungssprachen, wie etwa Python, Scala und SQL.

Technische Voraussetzungen

Um den Kurs online absolvieren zu können, wird ein PC oder Notebook mit Internetzugang benötigt. Außerdem ist eine aktuelle Version eines gängigen Browsers, wie etwa Chrome, Safari, Firefox oder Edge, erforderlich. Zusätzlich sollten Lautsprecher oder ein Kopfhörer für die Ausgabe des Tons vorhanden sein. Zur Bearbeitung des Abschlussprojekts empfiehlt sich außerdem die Verwendung eines zweiten Bildschirms.

Medium – Wie wird das Wissen vermittelt?

Der Kurs basiert auf Videos, die online abgerufen werden. Start- und Endzeiten sind hierbei nicht vorgegeben. Ergänzt werden die Videos von Lektüren und praktischen Übungen, die ebenfalls online zum Abruf bereitstehen. Gefestigt wird das Wissen mit einem Abschlussprojekt, das am Ende des Kurses absolviert wird.

Format Onlinekurs
Videos Ja
Audio Ja
Handout Ja
Zugangsdauer unbegrenzt

Interaktion – Dozenten/Teilnehmer-Kommunikation

Eine Interaktion mit dem Dozenten ist bei dieser Art von Kurs nicht möglich. Der Kurs enthält weder Live-Online-Unterricht noch 1zu1-Sitzungen. Die Teilnehmer können jedoch die Community von Coursera nutzen, um mit anderen Lernenden zu kommunizieren.

Kundenservice

Für den Fall, dass Fragen beim Lernen über Coursera auftreten, steht das Help-Center bereit. Die Teilnehmer finden hier in einer speziellen FAQ eine Vielzahl an Antworten zu häufig gestellten Fragen. Falls die benötigte Antwort hier nicht vorhanden ist, kann der Kundenservice auch direkt kontaktiert werden.

Fazit

Der Kurs »Data Integration with Microsoft Azure Data Factory« ist der dritte von zehn Teilen der Spezialisierung »Microsoft Azure Data Engineer Associate (DP-203) Zertifikat über berufliche Qualifikationen« und widmet sich der Erstellung und Verwaltung von Datenpipelines in der Cloud mit Azure Data Factory und Azure Synapse Pipeline. Der Kurs ermöglicht ein flexibles Lernen, da die Teilnahme weder an eine Start- noch eine Endzeit gebunden ist.

Anbieter

Coursera Logo

Coursera

Letzte Aktualisierung am 08. Juni 2022

Eckdaten

Inhaltstyp: Externe Inhalte
Bezahlmethode: Kreditkarte, PayPal
Medien: Handout, Video
Mobile App: Ja
Offlinenutzung: Kursabhängig
Zertifikate: Kursabhängig

Vorteile

  • kostenlose Kursauswahl
  • Inhalte von weltweit bekannten Universitäten und Unternehmen
  • Mobile App ermöglicht ortunabhängiges Arbeiten und Offline-Lernen
  • 7-tägige Probephase bei Abonnement möglich

Nachteile

  • Preisgestaltung bei Abomodellen nicht gut ersichtlich
  • kein klassischer Support

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