Data Engineering in Microsoft Azure verbindet Cloud-Infrastruktur mit Datenintegration, Speicherung und analytischer Verarbeitung. Der Kurs behandelt zentrale Konzepte und Dienste, die für den Aufbau von Datenplattformen in Azure relevant sind. Im Mittelpunkt stehen Datenflüsse, Speicherschichten, Sicherheit und die Bereitstellung verlässlicher Daten für Analysezwecke.

Kursinhalt
1. Rolle des Data Engineers in Azure
  • Aufgaben zwischen Datenintegration, Plattformbetrieb und Analytics einordnen
  • Azure als Umgebung für moderne Datenplattformen verstehen
  • Zusammenarbeit mit BI, Data Science und IT-Betrieb berücksichtigen

2. Datenquellen, Speicherung und Verarbeitung
  • Cloud-Speicher, relationale Daten und analytische Speicherformen unterscheiden
  • Datenaufnahme und Transformation in Azure-Kontexten einordnen
  • Batch- und pipelinebasierte Verarbeitung nachvollziehen

3. Pipelines, Monitoring und Datenqualität
  • Datenflüsse planen und typische Pipeline-Schritte strukturieren
  • Fehlerbehandlung, Protokollierung und Monitoring berücksichtigen
  • Datenqualität und Nachvollziehbarkeit in Datenprozessen einordnen

4. Sicherheit, Governance und Bereitstellung
  • Identitäten, Zugriffe und Rollen in Cloud-Datenprojekten berücksichtigen
  • Kosten-, Skalierungs- und Compliance-Aspekte einordnen
  • Daten für Reporting, Analytics und nachgelagerte Systeme bereitstellen

Berufliche Relevanz
  • Azure-Data-Engineering-Kenntnisse sind relevant für Cloud-Datenplattformen und Analytics-Projekte
  • Der Kurs verbindet Datenintegration mit Cloud-Grundlagen und betrieblicher Nachvollziehbarkeit
  • Die Inhalte unterstützen Rollen an der Schnittstelle von Data Engineering, BI und Cloud Operations