Azure Data Engineer Associate

Die Prüfung DP-203 (Data Engineering on Microsoft Azure) ist die aktuelle Zertifizierung für Data Engineers, die Datenplattformen auf Azure entwerfen und implementieren. Dieser Kurs bereitet systematisch auf genau diese Prüfung vor — und vermittelt dabei die praktischen Kompetenzen, die Data Engineers im täglichen Azure-Betrieb brauchen. Im Mittelpunkt stehen Azure Synapse Analytics, Azure Databricks, Azure Data Factory und die Integration relationaler und nicht-relationaler Datenlösungen in On-Premises-, Cloud- und Hybrid-Umgebungen. Die Prüfung DP-203 hat die ausgelaufenen Vorgängerprüfungen DP-200 und DP-201 abgelöst und bündelt alle Data-Engineering-Kompetenzen in einer einzigen, aktuellen Zertifizierung.

Datenspeicher auf Azure — relationale und nicht-relationale Lösungen Data Engineering beginnt mit der Frage, welche Daten wo gespeichert werden — und in welchem Format. Dieser Block vermittelt die Entscheidungslogik für Datenspeicher auf Azure: Wann eignet sich Azure SQL Database, wann Cosmos DB, wann Data Lake Storage? Welche Speicherformate (Parquet, Delta, Avro) sind für welche Lastprofile und Zugriffspattern geeignet?

• Azure SQL Database und Azure Synapse SQL Pools für relationale Daten
• Azure Cosmos DB für dokumentbasierte, globale Datenhaltung mit niedriger Latenz
• Azure Data Lake Storage Gen2: Hierarchische Namespaces, POSIX-Berechtigungen, ACLs
• Speicherformate für Data Engineering: Parquet, Delta Lake, Avro, JSON — Eigenschaften und Anwendungsfälle
• On-Premises-, Cloud- und Hybridarchitekturen für Datenspeicher entwerfen

Azure Data Factory — Datenpipelines und Orchestrierung Azure Data Factory ist das zentrale Orchestrierungswerkzeug für Datenbewegungen und -transformationen auf Azure. Dieser Block deckt den gesamten ADF-Lebenszyklus ab: von der ersten Integration-Runtime-Konfiguration bis zu fehlertoleranten Pipeline-Designs mit Retry-Logik und automatisierten Eskalationen.

• Datasets, Linked Services und Integration Runtimes konfigurieren
• Copy Activity, Mapping Data Flows und Wrangling Data Flows einsetzen
• Pipeline-Orchestrierung: Trigger, Dependencies, Control Flow und Parallelausführung
• Monitoring, Logging und Fehlerbehandlung in ADF-Pipelines
• Self-Hosted Integration Runtime für On-Premises-Datenquellen einrichten

Azure Synapse Analytics und Azure Databricks Synapse und Databricks sind die zwei dominanten Plattformen für skalierbare analytische Datenverarbeitung auf Azure. Dieser Block zeigt deren Stärken, Unterschiede und typische Einsatzszenarien — mit besonderem Gewicht auf Apache Spark als Verarbeitungs-Engine in beiden Plattformen.

• Azure Synapse Analytics: Workspaces, Synapse SQL, Spark-Pools, Synapse Link
• Azure Databricks: Cluster-Management, Notebooks, Delta-Lake-Integration und Optimierungsstrategien
• Apache Spark: DataFrames, Transformationen, Partitionierung, Caching und Broadcast-Joins
• Batch-Verarbeitung und Micro-Batch-Streaming mit Spark Structured Streaming
• Synapse vs. Databricks: Entscheidungskriterien nach Anwendungsfall und Architekturanforderung

Echtzeit-Verarbeitung, Sicherheit und Monitoring Moderne Datenplattformen verarbeiten nicht nur historische Daten — sie reagieren in Echtzeit auf eingehende Ereignisse. Dieser Block behandelt Streaming-Architekturen mit Event Hubs und Stream Analytics sowie die querschnittlichen Themen Datensicherheit, Zugriffssteuerung, Compliance und Monitoring.

• Azure Event Hubs: Partitionierung, Consumer Groups, Capture für persistente Ereignisspeicherung
• Azure Stream Analytics: Jobs, SQL-ähnliche Abfragelogik, Ausgaben in Storage und Power BI
• Datensicherheit auf Azure: RBAC, Managed Identities, Private Endpoints
• Datenverschlüsselung at rest und in transit sowie Datenzugriffspolitiken
• Azure Monitor und Log Analytics für Datenlösungen — Dashboards und Alerting

Praxisblock — Data-Engineering-Szenarien auf Azure

• Azure Data Lake Storage Gen2 mit hierarchischen Namespaces und Zugriffssteuerung einrichten
• ADF-Pipeline mit Copy Activity und Mapping Data Flow implementieren und testen
• Synapse Analytics Workspace aufsetzen und SQL-Abfragen auf dedizierten und serverlosen Pools ausführen
• Databricks-Cluster konfigurieren und Spark-Job für Batch-Transformationen schreiben
• Delta-Lake-Tabellen erstellen, ACID-Transaktionen und Time-Travel-Funktionen nutzen
• Event-Hub-Instanz konfigurieren und Stream-Analytics-Job für Echtzeit-Aggregation aufsetzen
• RBAC-Berechtigungen und Private Endpoints für Data Lake und Synapse-Workspace implementieren
• Self-Hosted Integration Runtime für eine On-Premises-Datenquelle einrichten und testen
• Performance-Problem in einem Synapse-SQL-Pool diagnostizieren und durch Query-Optimierung beheben
• Fehlertolerante ADF-Pipeline mit Retry-Logik, Alerting und Logging designen
• Monitoring-Dashboard mit Azure Monitor und Log Analytics für eine produktive Datenplattform aufbauen
• Hybride Datenstrategie: Synapse Link für Cosmos DB konfigurieren und Echtzeitdaten abfragen

Die Praxisaufgaben laufen auf realen Azure-Ressourcen. Teilnehmende erleben den gesamten Lebenszyklus einer Datenplattform — von der Planung über die Implementierung bis zur Überwachung im Betrieb.

Der Kurs richtet sich an Datenbankentwickler, Softwareentwickler und Data-Warehouse-Fachkräfte, die Data-Engineering-Aufgaben auf der Azure-Plattform übernehmen möchten. Teilnehmende sollten bereits mit Datenbankkonzepten und mindestens einer Programmiersprache vertraut sein.

• Datenbankentwickler und DBA-Fachkräfte mit Interesse an Cloud-Migration und modernen Datenarchitekturen
• Softwareentwickler, die Datenpipelines und Datenplattformen auf Azure aufbauen möchten
• Data-Warehouse-Spezialisten, die bestehende On-Premises-Lösungen auf Azure migrieren
• Cloud-Architekten, die einen vertieften Überblick über Azure Data Services benötigen
• Data Engineers, die ihre Qualifikation durch die DP-203-Zertifizierung formalisieren möchten

Der Kurs wird im Combined-Learning-Format angeboten: Theorieblöcke und geführte Online-Lernphasen wechseln sich mit Hands-on-Labs auf Azure ab. Praktische Laborarbeit auf Azure bildet den Kern — konzeptionelles Verständnis und Werkzeugkompetenz werden gemeinsam aufgebaut. Unterrichtszeiten sind mehrheitlich in Teilzeit, Vollzeitvarianten sind vereinzelt verfügbar.

Der Kurs ist als mehrwöchige bis mehrmonatige Weiterbildung konzipiert und wird vorwiegend in Teilzeit angeboten. Die genaue Dauer hängt vom gewählten Format und Anbieter ab. Vollzeitvarianten sind vereinzelt verfügbar und erlauben einen kompakteren Ablauf.

Der Kurs bereitet auf die externe Microsoft-Prüfung DP-203 (Data Engineering on Microsoft Azure) vor, die bei Pearson VUE abgelegt wird. Das Zertifikat „Azure Data Engineer Associate" ist das angestrebte Ziel. Ergänzend erhalten Teilnehmende ein trägerinternes Lehrgangszertifikat, das die Kursteilnahme und den Kompetenzerwerb bestätigt. Die Prüfungsgebühr ist separat zu klären.

Die Nachfrage nach qualifizierten Azure Data Engineers wächst mit dem Volumen der Daten, die Unternehmen in die Cloud verlagern. Die DP-203-Zertifizierung ist das direkte Signal an Arbeitgeber, dass eine Person mit Azure Synapse, Databricks und Data Factory produktiv arbeiten kann — nicht nur theoretisch, sondern in realen Projekten. Dieser Kurs bereitet mit einem starken Praxisanteil auf genau diese Erwartung vor. Ein wesentlicher Vorteil liegt in der Aktualität: Die DP-203 hat die ausgelaufenen Prüfungen DP-200 und DP-201 abgelöst und spiegelt den aktuellen Stand der Azure-Datenplattform wider. Teilnehmende lernen Dienste, die produktiv im Einsatz sind — Delta Lake, Synapse Link und Spark Structured Streaming sind keine Zukunftsthemen mehr, sondern Grundausstattung professioneller Data-Engineering-Arbeit. Wer in einem Unternehmen tätig ist, das Daten von On-Premises-Systemen auf Azure migriert oder hybride Architekturen betreibt, profitiert besonders von der Breite dieses Kurses: Von der Storage-Schicht über die Orchestrierung bis zum Monitoring werden alle Ebenen einer produktionsreifen Datenplattform abgedeckt. Das macht den Kursabschluss nicht nur zum Prüfungsnachweis, sondern zu einer handfesten Arbeitskompetenz.