-
Abschlussart: Zertifikat „Azure Data Engineer“
-
Zusatzqualifikationen: Original Microsoft-Zertifikat „Microsoft Certified: Azure Administrator Associate”
Zertifikat „Relationale Datenbanken-SQL“
Zertifikat „Python“
Zertifikat „Data Engineer“ -
Abschlussprüfung: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
Microsoft-Zertifizierungsprüfung AZ-104: Azure Administrator -
Unterrichtszeiten: VollzeitMontag bis Freitag von 8:30 bis 15:35 Uhr (in Wochen mit Feiertagen von 8:30 bis 17:10 Uhr)
-
Dauer: 16 Wochen
Microsoft Azure Administration
Voraussetzungen für Azure-Administratoren (ca. 1 Tag)
Azure Portale (u. a. PowerShell)
Ressourcen-Manager
Ressourcen und Ressourcengruppen
Azure-Vorlagen (Bicep-Dateien)
Verwalten von Azure-Identitäten und -Governance (ca. 2 Tage)
Microsoft Entra ID
Benutzer:innen und Gruppen
Geräteeinstellungen
Massenbenutzeraktualisierungen
Gastkonten
Self-Service-Kennwort
Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC)
Zugriffszuweisungen
Verzeichnisse
Abonnements und Governance: Azure-Richtlinien, Ressourcen, Tags
Kostenmanagement
Managementgruppen
Virtuelle Netzwerke konfigurieren und verwalten (ca. 4,5 Tage)
Virtuelle Netzwerke
VNET-Peering
Private und öffentlichen IP-Adressen, Netzwerkrouten, Netzwerkschnittstellen, Subnetze und virtuelle Netzwerke
Namensauflösung: Azure DNS
Sicherer Zugriff auf virtuelle Netzwerke
NSG zu einem Subnetz oder einer Netzwerkschnittstelle
Azure Bastion-Dienst
Lastausgleich mit Application Gateway
Lokale Konnektivität
Netzwerkleistungsmonitor
Network Watcher
Probleme mit externen Netzwerken
Integrieren eines lokalen Netzwerks in ein virtuelles Azure-Netzwerk
ExpressRoute
Azure-WAN
Speicherplatz implementieren und verwalten (ca. 2 Tage)
Speicherkonten
Zugriffssignatur
Zugriffsschlüssel
Azure-Speicherreplikation
Azure AD-Authentifizierung
Azure Storage Explorer
AZCopy
Azure-Dateien und Azure-Blob-Speicher
Azure-Dateifreigabe
Azure-Dateisynchronisierungsdienst
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld
Bereitstellen und Verwalten von Azure-Rechenressourcen (ca. 3,5 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
Container Apps
Azure Container-Instanzen (ACI)
Web-Apps
Überwachen und Sichern von Azure-Ressourcen (ca. 2 Tage)
Azure Monitor
Metriken
Log Analytics
Diagnoseeinstellungen
Application Insights
Sicherungs- und Wiederherstellungsvorgänge
Sicherungsberichte
Azure-Sicherungsdienst
Softlöschvorgang
Sicherungsrichtlinien
Azure Site
Projektarbeit (ca. 5 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Ergebnisse
Zertifizierungsprüfung AZ-104: Microsoft Azure Administrator
Relationale Datenbanken mit SQL
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
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld
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:innen
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
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
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld
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
Data Engineer
Grundlagen Business Intelligence (ca. 2 Tage)
Anwendungsfelder, Dimensionen einer BI Architektur
Grundlagen Business Intelligence, OLAP, OLTP, Aufgaben der 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
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld
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.
Data Vault 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.
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.
IT- und Netzwerk-Fachkräfte, (Fach-)Informatiker:innen, Personen mit praktischer Erfahrung und guten Kenntnissen im IT-Bereich.
Da Unternehmen für die Auswertung und Zielsetzung Ihrer Geschäftsprozesse immer größer werdende Datenmengen bewältigen und strukturieren müssen, sind Fähigkeiten in der Datenentwicklung und -konstruktion in allen Branchen nachgefragt.
Dein aussagekräftiges Zertifikat gibt detaillierten Einblick in deine erworbenen Qualifikationen und verbessert deine beruflichen Chancen.
Didaktisches Konzept
Deine Dozierenden sind sowohl fachlich als auch didaktisch hoch qualifiziert und werden dich vom ersten bis zum letzten Tag unterrichten (kein Selbstlernsystem).
Du lernst in effektiven Kleingruppen. Die Kurse bestehen in der Regel aus 6 bis 25 Teilnehmenden. Der allgemeine Unterricht wird in allen Kursmodulen durch zahlreiche praxisbezogene Übungen ergänzt. Die Übungsphase ist ein wichtiger Bestandteil des Unterrichts, denn in dieser Zeit verarbeitest du das neu Erlernte und erlangst Sicherheit und Routine in der Anwendung. Im letzten Abschnitt des Lehrgangs findet eine Projektarbeit, eine Fallstudie oder eine Abschlussprüfung statt.
Virtueller Klassenraum alfaview®
Der Unterricht findet über die moderne Videotechnik alfaview® statt - entweder bequem von zu Hause oder bei uns im Bildungszentrum. Über alfaview® kann sich der gesamte Kurs face-to-face sehen, in lippensynchroner Sprachqualität miteinander kommunizieren und an gemeinsamen Projekten arbeiten. Du kannst selbstverständlich auch deine zugeschalteten Trainer:innen jederzeit live sehen, mit diesen sprechen und du wirst während der gesamten Kursdauer von deinen Dozierenden in Echtzeit unterrichtet. Der Unterricht ist kein E-Learning, sondern echter Live-Präsenzunterricht über Videotechnik.
Die Lehrgänge bei alfatraining werden von der Agentur für Arbeit gefördert und sind nach der Zulassungsverordnung AZAV zertifiziert. Bei der Einreichung eines Bildungsgutscheines oder eines Aktivierungs- und Vermittlungsgutscheines werden in der Regel die gesamten Lehrgangskosten von deiner Förderstelle übernommen.
Eine Förderung ist auch über den Europäischen Sozialfonds (ESF), die Deutsche Rentenversicherung (DRV) oder über regionale Förderprogramme möglich. Als Zeitsoldat:in besteht die Möglichkeit, Weiterbildungen über den Berufsförderungsdienst (BFD) zu besuchen. Auch Firmen können ihre Mitarbeiter:innen über eine Förderung der Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) qualifizieren lassen.