Azure Data Engineering-Projekthandbuch: Entwerfen und Erstellen von Pipelines

Der Übergang von isolierten Tutorials zum Aufbau einer kohärenten, produktionsfähigen Datenpipeline kann eine große Herausforderung darstellen.Dieser Kurs schließt diese Lücke, indem er Sie durch den gesamten Lebenszyklus eines cloudbasierten Data Engineering-Projekts führt. Sie lernen, wie Sie Daten sicher mit branchenüblichen Cloud-Services und modernen Best Practices aufnehmen, transformieren und speichern, und erfahren, wie sie diese Daten in eine voll funktionsfähige Datenpipeline integrieren und verwalten. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte der Cloud-Datenarchitektur, Speicherschichten und sichere Datenübertragung. - Konfigurieren Sie sichere Speicherlösungen mit Azure Data Lake Storage Gen 2 und AWS S3. - Erstellen Sie orchestrierte Datenaufnahmepipelines mit Azure Data Factory und ereignisgesteuerten Triggern. - Schreiben Sie Transformationslogik in Databricks-Notebooks mit PySpark und modernen Optimierungstechniken. - Implementieren Sie Sicherheitspraktiken auf Unternehmensniveau mit Key Vault, um Anmeldeinformationen und Zugriffskontrollen zu verwalten. - Entwerfen und laden Sie relationale Ziele mit Azure SQL Database, um verarbeitete analytische Daten zu speichern. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Cloud-Speicher- und Sicherheitskonzepten, bevor Sie sich dem Pipeline-Design und der Architektur widmen und Schritt für Schritt die Implementierungsphasen durchlaufen, in denen Sie Aufnahme-, Transformations- und Speicherkomponenten zu einer kohärenten, getesteten Lösung verknüpfen. Dieser Kurs richtet sich an angehende Data Engineers und Einsteiger, die sehen möchten, wie sich einzelne Cloud-Services in ein reales Szenario integrieren.Keine vorherige Cloud-Engineering-Erfahrung ist erforderlich, da wir mit grundlegender Terminologie und Kernkonzepten beginnen. Lesen Sie noch heute weiter, um Ihre erste produktionsfähige Data Engineering-Pipeline von Grund auf zu erstellen.