• DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure [203T00-A] (EN)

  • Group Training

    Terwijl Azure Data Engineers leren om gegevens te integreren en te transformeren om gestructureerde analyseoplossingen te bouwen!

    Training code
    CGADP203CE
    Gesproken taal
    Engels
    Taal materiaal
    Engels
    Dagdelen
    8
    Kosten
    €2.400,00
    excl. BTW Geen extra kosten.

    Boek nu DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure [203T00-A] (EN)

    In groepstrainingen gebruiken we verschillende werkvormen en doe je kennis, inzicht en inspiratie op. Bekijk ook de Gesproken taal en Taal materiaal aan de linkerkant van de pagina voor informatie over de taal.

    • 10-2-2025
      Online Virtual
      €2.400,00
      €2.400,00
    • 14-4-2025
      Online Virtual
      €2.400,00
      €2.400,00
    DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure [203T00-A] (EN)
    10
    10.0
    0
    2 reviews
     

    Wat is DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure [203T00-A]

    In deze training leert de student over de data-engineeringpatronen en -praktijken die betrekking hebben op het werken met batch- en realtime analytische oplossingen met behulp van Azure-dataplatformtechnologieën. Studenten zullen beginnen met het begrijpen van de belangrijkste reken- en opslagtechnologieën die worden gebruikt om een analytische oplossing bouwen. Ze zullen vervolgens onderzoeken hoe ze een analytische serverlaag kunnen ontwerpen en zich concentreren op overwegingen voor data-engineering bij het werken met bronbestanden. De studenten zullen leren hoe ze interactief data kunnen verkennen die zijn opgeslagen in bestanden in een datameer. Ze zullen de verschillende opnametechnieken die kunnen worden gebruikt om gegevens te laden met behulp van de Apache Spark-mogelijkheid die te vinden is in Azure Synapse Analytics of Azure Databricks, of hoe u gegevens kunt opnemen met behulp van Azure Data Factory- of Azure Synapse-pijplijnen.
    De studenten leren ook de verschillende manieren waarop ze de gegevens kunnen transformeren met behulp van dezelfde technologieën die worden gebruikt om gegevens op te nemen. De student zal tijd besteden aan de training om te leren hoe de prestaties van een analytisch systeem kunnen worden gecontroleerd en geanalyseerd, zodat ze de prestaties van het laden van gegevens of queries die tegen de systemen worden verzonden, kunnen optimaliseren. Ze zullen het belang begrijpen van het implementeren van beveiliging om ervoor te zorgen dat de gegevens in rust of tijdens verzending worden beschermd. De student laat vervolgens zien hoe de gegevens in een analytisch systeem kunnen worden gebruikt om dashboards te maken of voorspellende modellen te bouwen in Azure Synapse Analytics.
    Deze training maakt gebruik van MOC (Microsoft Official Courseware) en wordt gegeven door een ervaren MCT (Microsoft Certified Trainer).

     
     

    Voor wie is DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure [203T00-A]

    De primaire doelgroep voor deze training zijn dataprofessionals, data-architecten en business intelligence-professionals die willen leren over data engineering en het bouwen van analytische oplossingen met behulp van dataplatformtechnologieën die bestaan op Microsoft Azure. Het secundaire publiek voor deze training data-analisten en datawetenschappers die werken met analytische oplossingen gebouwd op Microsoft Azure.
    Ook ontvang je een examenvoucher. Meld u vandaag nog aan!

    Voorvereisten

    Succesvolle studenten beginnen deze training met kennis van cloud computing en kerngegevensconcepten en professionele ervaring met gegevensoplossingen.
    Specifiek invullen:

    • AZ-900 - Azure Fundamentals
    • DP-900 - Microsoft Azure Data Fundamentals

    Doelstellingen

    Na het afronden van deze training kun je de volgende activiteiten uitvoeren:
    Verken reken- en opslagopties voor workloads voor data engineering in Azure

    • Ontwerp en implementeer de serverlaag
    • Begrijp overwegingen op het gebied van data-engineering
    • Voer interactieve queries uit met behulp van serverloze SQL-pools
    • Verken, transformeer en laad gegevens in het datawarehouse met Apache Spark
    • Voer gegevensverkenning en -transformatie uit in Azure Databricks
    • Gegevens opnemen en laden in het datawarehouse
    • Transformeer gegevens met Azure Data Factory of Azure Synapse Pipelines
    • Integreer gegevens uit notebooks met Azure Data Factory of Azure Synapse Pipelines
    • Optimaliseer de queryprestaties met speciale SQL-pools in Azure Synapse
    • Analyseer en optimaliseer datawarehouse-opslag
    • Ondersteuning van Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) met Azure Synapse Link
    • Voer end-to-end-beveiliging uit met Azure Synapse Analytics
    • Voer realtime streamverwerking uit met Stream Analytics
    • Creëer een stroomverwerkingsoplossing met Event Hubs en Azure Databricks
    • Bouw rapporten met behulp van Power BI-integratie met Azure Synpase Analytics
    • Voer geïntegreerde machine learning-processen uit in Azure Synapse Analytics

    Examen informatie

    Examen Informatie:

    • Duur examen:120
    • % extra tijd indien niet in moedertaal: -
    • Aantal examenvragen: 40-60
    • Minimaal aantal goed te beantwoorden: Variable
    • Examen stijl: Multiple Choice
    • Open Boek: Nee

    Examengarantie:
    Wij hebben alle vertrouwen in de kwaliteit van onze trainingen. Daarom geven we examen garantie als je deze training in ons open rooster volgt. Dat betekent dat je gratis de training nogmaals kunt volgen én je krijgt een gratis examenvoucher als je het examen de eerste keer niet haalt.
    Hiervoor zijn de volgende voorwaarden van toepassing:

    • Je bent de hele training aanwezig geweest
    • Je hebt het eerste examen binnen 2 maanden na de training afgelegd
    • Tussen je initiële training en de gratis training zit maximaal 1 jaar.
     
    Incompany

    Terwijl Azure Data Engineers leren om gegevens te integreren en te transformeren om gestructureerde analyseoplossingen te bouwen!

    Training code
    CGADP203CE
    Gesproken taal
    Engels
    Taal materiaal
    Engels
    Dagdelen
    8
    Kosten
    €2.400,00
    excl. BTW Geen extra kosten.

    Een Incompany training biedt verschillende voordelen:

    - Je bepaalt zelf de locatie
    - Je beleeft de training met je collega’s, daardoor sluit deze altijd aan op jouw praktijk
    - De trainer kan in uitleg, voorbeelden en opdrachten aansluiten bij jouw organisatie
    - In overleg kan de training aangepast worden aan organisatie specifieke vragen

    Vraag nu meer informatie of een offerte aan.

    DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure [203T00-A] (EN)
    10
    10.0
    0
    2 reviews
     

    Wat is DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure [203T00-A]

    In deze training leert de student over de data-engineeringpatronen en -praktijken die betrekking hebben op het werken met batch- en realtime analytische oplossingen met behulp van Azure-dataplatformtechnologieën. Studenten zullen beginnen met het begrijpen van de belangrijkste reken- en opslagtechnologieën die worden gebruikt om een analytische oplossing bouwen. Ze zullen vervolgens onderzoeken hoe ze een analytische serverlaag kunnen ontwerpen en zich concentreren op overwegingen voor data-engineering bij het werken met bronbestanden. De studenten zullen leren hoe ze interactief data kunnen verkennen die zijn opgeslagen in bestanden in een datameer. Ze zullen de verschillende opnametechnieken die kunnen worden gebruikt om gegevens te laden met behulp van de Apache Spark-mogelijkheid die te vinden is in Azure Synapse Analytics of Azure Databricks, of hoe u gegevens kunt opnemen met behulp van Azure Data Factory- of Azure Synapse-pijplijnen.
    De studenten leren ook de verschillende manieren waarop ze de gegevens kunnen transformeren met behulp van dezelfde technologieën die worden gebruikt om gegevens op te nemen. De student zal tijd besteden aan de training om te leren hoe de prestaties van een analytisch systeem kunnen worden gecontroleerd en geanalyseerd, zodat ze de prestaties van het laden van gegevens of queries die tegen de systemen worden verzonden, kunnen optimaliseren. Ze zullen het belang begrijpen van het implementeren van beveiliging om ervoor te zorgen dat de gegevens in rust of tijdens verzending worden beschermd. De student laat vervolgens zien hoe de gegevens in een analytisch systeem kunnen worden gebruikt om dashboards te maken of voorspellende modellen te bouwen in Azure Synapse Analytics.
    Deze training maakt gebruik van MOC (Microsoft Official Courseware) en wordt gegeven door een ervaren MCT (Microsoft Certified Trainer).

     
     

    Voor wie is DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure [203T00-A]

    De primaire doelgroep voor deze training zijn dataprofessionals, data-architecten en business intelligence-professionals die willen leren over data engineering en het bouwen van analytische oplossingen met behulp van dataplatformtechnologieën die bestaan op Microsoft Azure. Het secundaire publiek voor deze training data-analisten en datawetenschappers die werken met analytische oplossingen gebouwd op Microsoft Azure.
    Ook ontvang je een examenvoucher. Meld u vandaag nog aan!

    Voorvereisten

    Succesvolle studenten beginnen deze training met kennis van cloud computing en kerngegevensconcepten en professionele ervaring met gegevensoplossingen.
    Specifiek invullen:

    • AZ-900 - Azure Fundamentals
    • DP-900 - Microsoft Azure Data Fundamentals

    Doelstellingen

    Na het afronden van deze training kun je de volgende activiteiten uitvoeren:
    Verken reken- en opslagopties voor workloads voor data engineering in Azure

    • Ontwerp en implementeer de serverlaag
    • Begrijp overwegingen op het gebied van data-engineering
    • Voer interactieve queries uit met behulp van serverloze SQL-pools
    • Verken, transformeer en laad gegevens in het datawarehouse met Apache Spark
    • Voer gegevensverkenning en -transformatie uit in Azure Databricks
    • Gegevens opnemen en laden in het datawarehouse
    • Transformeer gegevens met Azure Data Factory of Azure Synapse Pipelines
    • Integreer gegevens uit notebooks met Azure Data Factory of Azure Synapse Pipelines
    • Optimaliseer de queryprestaties met speciale SQL-pools in Azure Synapse
    • Analyseer en optimaliseer datawarehouse-opslag
    • Ondersteuning van Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) met Azure Synapse Link
    • Voer end-to-end-beveiliging uit met Azure Synapse Analytics
    • Voer realtime streamverwerking uit met Stream Analytics
    • Creëer een stroomverwerkingsoplossing met Event Hubs en Azure Databricks
    • Bouw rapporten met behulp van Power BI-integratie met Azure Synpase Analytics
    • Voer geïntegreerde machine learning-processen uit in Azure Synapse Analytics

    Examen informatie

    Examen Informatie:

    • Duur examen:120
    • % extra tijd indien niet in moedertaal: -
    • Aantal examenvragen: 40-60
    • Minimaal aantal goed te beantwoorden: Variable
    • Examen stijl: Multiple Choice
    • Open Boek: Nee

    Examengarantie:
    Wij hebben alle vertrouwen in de kwaliteit van onze trainingen. Daarom geven we examen garantie als je deze training in ons open rooster volgt. Dat betekent dat je gratis de training nogmaals kunt volgen én je krijgt een gratis examenvoucher als je het examen de eerste keer niet haalt.
    Hiervoor zijn de volgende voorwaarden van toepassing:

    • Je bent de hele training aanwezig geweest
    • Je hebt het eerste examen binnen 2 maanden na de training afgelegd
    • Tussen je initiële training en de gratis training zit maximaal 1 jaar.
     
  • Gerelateerd

    Vakgebied
    Data
     
  • e-CF competenties bij deze training

     

    Bij Capgemini Academy geloven wij in transparantie en overzicht in het opleidingslandschap. Daarom kan je hieronder zien aan welke e-CF competentie deze training of certificering bijdraagt. Kijk voor meer informatie over hoe jij het e-Competence Framework kan gebruiken op deze pagina. Wil je weten hoe je het e-CF binnen jouw organisatie kan toepassen, lees dan meer op deze pagina.

     

    e-Competence Level12345
    A.5.Architecture Design     
    A.6.Application Design     
    B.2.Component Integration     
    B.6.ICT System Engineering