Azure Data Engineer

Zielgruppe: IT- und Netzwerk-Fachkräfte, (Fach-) Informatiker:innen, Personen mit praktischer Erfahrung und guten Kenntnissen im IT-Bereich.

Azure Data Engineers sind für die Integration von Daten aus unterschiedlichen Datensystemen sowie den Aufbau, die Verwaltung und Wartung hierfür benötigter Datenverarbeitungs-Pipelines zuständig. Im Lehrgang erwirbst du zunächst die für die Azure-Administration notwendigen Kenntnisse wie beispielsweise die Verwaltung von Azure-Identitäten und -Governance, die Implementierung von Speicherplatz, die Bereitstellung von Azure-Rechenressourcen sowie die Konfiguration und Verwaltung von virtuellen Netzwerken.

Im Anschluss wird Fachwissen in der Programmierung mit Python sowie der Entwicklung und Abfrage relationaler Datenbanken mit SQL vermittelt. Kenntnisse in der Zusammenführung, Aufbereitung, Anreicherung und Weitergabe von Daten runden dein Wissen ab.

Lehrgangsinhalte:

Microsoft Azure Administration
Verwalten von Azure-Identitäten und -Governance (ca. 2 Tage)

• Azure AD-Objekte
• Benutzer und Gruppen
• Geräteeinstellungen
• Massenbenutzeraktualisierungen
• Gastkonten
• Azure AD Join
• Self-Service-Kennwort
• Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC)
• Zugriffszuweisungen
• Verzeichnisse
• Abonnements und Governance: Azure-Richtlinien, Ressourcen, Tags
• Kostenmanagement
• Managementgruppen

Speicherplatz implementieren und verwalten (ca. 2 Tage)

• Speicherkonten
• Zugriffssignatur
• Zugriffsschlüssel
• Azure-Speicherreplikation
• Azure AD-Authentifizierung
• Azure-Jobs
• Azure Storage Explorer
• AZCopy
• Azure-Dateien und Azure-Blob-Speicher
• Azure-Dateifreigabe
• Azure-Dateisynchronisierungsdienstes

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

• Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld
• Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen

Bereitstellen und Verwalten von Azure-Rechenressourcen (ca. 4 Tage)

• Virtual Machines (VMs) für hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit
• Azure Resource Manager-Vorlage (ARM)
• VHD-Vorlage
• Azure-Festplattenverschlüsselung
• VM-Größen
• Hinzufügen von Datendatenträgern
• Konfigurieren des Netzwerks
• Container
• Azure Kubernetes-Dienstes (AKS)
• Azure Container-Instanzen (ACI)
• Web-Apps

Virtuelle Netzwerke konfigurieren und verwalten (ca. 5 Tage)

• Virtuelle Netzwerke
• VNET-Peering
• Private und öffentlichen IP-Adressen, Netzwerkrouten, Netzwerkschnittstellen, Subnetzen und virtuellem Netzwerk
• Namensauflösung: Azure DNS
• Sicherer Zugriff auf virtuelle Netzwerke
• NSG zu einem Subnetz oder einer Netzwerkschnittstelle
• Azure-Firewall und Azure Bastion-Dienstes
• Lastausgleich mit Application Gateway
• Lokale Konnektivität
• Netzwerkleistungsmonitor
• Network Watcher
• Probleme mit externen Netzwerken
• Integrieren eines lokalen Netzwerkes in ein virtuelles Azure-Netzwerk
• Azure-VPN-Gateway
• ExpressRoute
• Azure-WAN

Überwachen und Sichern von Azure-Ressourcen (ca. 2 Tage)

• Azure Monitor
• Metriken
• Log Analytics
• Diagnoseeinstellungen
• Application Insights
• Sicherungs- und Wiederherstellungsvorgängen
• Sicherungsberichten
• Azure-Sicherungsdienst
• Vaultouse-Softlöschvorgangs
• Sicherungsrichtlinien
• Azure Site

Projektarbeit (ca. 5 Tage)

• Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
• Präsentation der Ergebnisse

Zertifizierungsprüfung AZ-104: Microsoft Azure Administrator

Programmierung mit Python
Grundlagen Python (ca. 1 Tag)

• Geschichte, Konzepte
• Verwendung und Einsatzgebiete
• Syntax

Erste Schritte mit Python (ca. 5 Tage)

• Zahlen
• Zeichenketten
• Datum und Zeit
• Standardeingabe und -ausgabe
• list, tuple dict, set
• Verzweigungen und Schleifen (if, for, while)

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

• Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld
• Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen

Funktionen (ca. 5 Tage)

• Eigene Funktionen definieren
• Variablen
• Parameter, Rekursion
• Funktionale Programmierung

Fehlerbehebung (ca. 0,5 Tage)

• try, except
• Programmunterbrechungen abfangen

Objektorientierte Programmierung (ca. 4,5 Tage)

• Python-Klassen
• Methoden
• Unveränderliche Objekte
• Datenklasse
• Vererbung

Grafische Benutzeroberfläche (ca. 1 Tag)

• Buttons und Textfelder
• grid-Layout
• Dateiauswahl

Projektarbeit (ca. 3 Tage)

• Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
• Präsentation der Projektergebnisse

SQL - Relationale Datenbanken
Grundlagen von Datenbanksystemen mit Access (ca. 3 Tage)

• Redundante Daten
• Datenintegrität
• Normalisierung
• BCNF
• DB-Entwurf
• Beziehung 1:n, m:n
• Datentypen
• Tabellen
• Primär- und Fremdschlüssel
• Referentielle Integrität
• Beziehungen zwischen Relationen
• Entity-Relationship-Modell
• Index, Standartwert
• Einschränkungen (Check)
• Abfragen
• Formulare, Berichte
• Zirkelbezug

Einführung in SQL Server Management Studio (SSMS) (ca. 2 Tage)

• Übersicht
• Phys. DB-Design
• Tabellen erstellen
• Datentypen in MS SQL
• Primary Key
• Einschränkungen, Standartwerte, Diagramm, Beziehungen
• Backup und Restore

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

• Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld
• Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen

Einführung in DDL (ca. 8 Tage)

• SQL Grundlagen
• Syntax
• Befehle
• Mehrere Tabellen
• Operatoren
• Ablaufkontrolle
• Skalarwertfunktionen
• Tabellenwertfunktionen
• Systemfunktionen
• Prozeduren mit und ohne Parameter
• Fehlertypen
• Transaktionen, Sperren, DeadLock

DCL – Data Control Language (ca. 1 Tag)

• Anmeldungen
• Benutzer
• Rollen
• Berechtigungen

Datentypen, Datenimport und -export (ca. 1 Tag)

• Datentyp geography
• Datenexport, Datenimport

Projektarbeit (ca. 5 Tage)

• Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
• Präsentation der Projektergebnisse

Data Engineer

Grundlagen Business Intelligence (ca. 2 Tage)

• Anwendungsfelder, Dimensionen einer BI Architektur
• Grundlagen Business Intelligence, OLAP, OLTP, Aufgaben eines Data Engineers
• Data Warehousing (DWH): Umgang und Verarbeitung von strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten

Anforderungsmanagement (ca. 2 Tage)

• Aufgaben, Ziele und Vorgehensweise in der Anforderungsanalyse
• Datenmodellierung, Einführung / Modellierung mit ERM
• Einführung/Modellierung in der UML
• Klassendiagramme
• Use-Case Analyse
• Aktivitätsdiagramme

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

• Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld
• Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen

Datenbanken (ca. 3 Tage)

• Grundlagen von Datenbanksystemen
• Architektur von Datenbankmanagementsystemen
• Anwendung RDBMS,
• Umsetzung Datenmodell in RDBMS, Normalformen
• Praktische und theoretische Einführung in SQL
• Grenzen von Relationalen Datenbanken, csv, json

Data Warehouse (ca. 4 Tage)

• Star Schema
• Datenmodellierung
• Erstellung Star Schema in RDBMS
• Snowflake Schema, Grundlagen, Datenmodellierung
• Erstellung Snowflake Schema in RDBMS
• Galaxy Schema: Grundlagen, Datenmodellierung
• Slowly Changing Dimension Tables Typ 1 bis 5 - Restating, Stacking, Reorganizing, mini Dimension und Typ 5
• Einführung in normal, causal, mini und monster, heterogeneous und sub Dimensions
• Vergleich von state und transaction oriented Faktentabellen, Density und Storage vom DWH

ETL (ca. 4 Tage)

• Data Cleansing
• Null Values
• Aufbereitung von Daten
• Harmonisierung von Daten
• Anwendung von Regular Expressions
• Data Understanding
• Datenvalidierung
• Statistische Datenanalyse
• Datenschutz, Datensicherheit
• Praktischer Aufbau von ETL-Strecken
• Data Vault 2.0, Grundlagen, Hubs, Links, Satellites, Hash Key, Hash Diff.
• Datavault Datenmodellierung
• Praktischer Aufbau eines Data Vault Modells - Raw Vault, Praktische Umsetzung von Hash-Verfahren

Projektarbeit (ca. 5 Tage)

• Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
• Präsentation der Projektergebnisse

Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.

Präsenzlehrgänge mit Videotechnik der neuesten Generation:
Der Einsatz von Videokonferenzsystemen gehört zum Lehrgangskonzept von alfatraining. Diese Form von Unterricht trainiert das Arbeiten in einer vernetzten Arbeitsumgebung, wie sie in Industrie und Wirtschaft existiert. In der globalisierten Arbeitswelt arbeiten Firmen heutzutage sowohl firmenintern als auch mit anderen Unternehmen deutschlandweit, europaweit oder weltweit über moderne Kommunikationstechniken und Netzwerke zusammen. Du lernst im Unterricht den Umgang und Einsatz dieser modernen Techniken kennen.

Wie funktioniert der Unterricht bei alfatraining?
Bei alfatraining findet der Unterricht via alfaview®, einer Videokonferenzsoftware, statt. Die Dozierenden und die Teilnehmenden können sich gegenseitig sehen, hören und miteinander sprechen – live, lippensynchron und in Fernsehqualität! Über den virtuellen Klassenraum alfaview® ist es möglich, dass du sowohl mit Dozierenden als auch mit allen Teilnehmerinnen und Teilnehmern deines Kurses sprechen und im Team standortübergreifend gemeinsam an Projekten arbeitest. Zusätzliche separate Online-Besprechungsräume eignen sich zur vertraulichen Kommunikation in Kleingruppen.

Nach diesem Lehrgang verfügst du über fundiertes Wissen in der Azure-Konfiguration und -verwaltung. Python- und SQL-Kenntnisse vervollständigen dein Profil und du kannst diese mit den Aufgaben von Data Engineers verknüpfen.

Grundkenntnisse in der Verwaltung von Azure werden vorausgesetzt.

keine Einschränkungen

keine Einschränkungen

• Berufsförderung der Bundeswehr
• Bildungsgutschein (auch für Weiterbildung während Kurzarbeit)
• Leistungen zur Teilhabe am Arbeitsleben (berufliche Rehabilitation)
• auf Anfrage

• auf der Internetseite des Bildungsanbieters