DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure

Die Zertifizierung Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate gilt als Referenznachweis für Fachleute, die analytische Datenplattformen auf Azure entwerfen, implementieren und betreiben. Der Vorbereitungskurs DP-203 führt tief in die Welt der modernen Datenarchitektur ein: von der Speicherung strukturierter und unstrukturierter Daten in Azure Data Lake Storage über die Verarbeitung mit Apache Spark bis hin zur Orchestrierung komplexer Datenpipelines. Das Curriculum löst die älteren Prüfungen DP-200 und DP-201 ab und spiegelt den aktuellen Stand der Azure-Datenlandschaft wider. Wer nach diesem Kurs die Prüfung DP-203 ablegt, weist nach, dass er datentechnische Lösungen für Unternehmen konsequent auf Azure umsetzen kann.

Compute- und Speichergrundlagen für Analytics Bevor Pipelines gebaut werden, müssen die Fundamente der Azure-Datenlandschaft sitzen. Dieser Einstiegsblock erklärt, welche Speicher- und Rechenoptionen Azure für analytische Szenarien bereithält, wie Azure Data Lake Storage Gen2 als zentrales Repository für Rohdaten fungiert und welche Rolle Hierarchical Namespace, Access Control Lists und das ABFS-Protokoll spielen.

• Überblick über Azure-Datenspeicherdienste (Blob, ADLS Gen2, Azure SQL, Cosmos DB)
• Konzept des Data Lakehouse und Abgrenzung von reinen Data Warehouses
• Einrichten und Sichern eines Azure Data Lake Storage Gen2-Kontos
• Hierarchical Namespace, Zugriffssteuerung und Dateiformat-Entscheidungen (Parquet, Delta, CSV, JSON)
• Grundlagen der analytischen Rechenoptionen: serverlos vs. dediziert vs. Spark-Cluster

Datenaufnahme und Pipeline-Orchestrierung Datenpipelines bilden das Herzstück jeder analytischen Lösung. In diesem Block lernen Teilnehmer, wie Daten aus unterschiedlichsten Quellen in den Azure Data Lake gelangen und wie die Orchestrierung zuverlässig und überwachbar gestaltet wird.

• Azure Data Factory: verknüpfte Dienste, Datensätze, Copy-Aktivität und Trigger-Typen
• Synapse Pipelines als integrierte Alternative innerhalb des Synapse Workspace
• Aufnahme von Daten aus relationalen Datenbanken, REST-APIs und Flat Files
• Incremental Load-Strategien: Watermark-Muster, Change Data Capture, Last-Modified-Filter
• Überwachung und Fehlerbehandlung in Data Factory-Pipelines
• Delta Lake-Ingest: MERGE INTO, UPSERT und Schema-Evolution im laufenden Betrieb

Datentransformation mit Spark und Synapse Rohdaten werden selten direkt für Berichte verwendet. Dieser umfangreiche Block behandelt die Transformation sowohl im Batch- als auch im Streaming-Betrieb mit Apache Spark — einmal in Azure Synapse Analytics und einmal in Azure Databricks, da beide Plattformen relevante DP-203-Prüfungsthemen abdecken.

• Spark DataFrames und Datasets: grundlegende Transformationsoperationen (Filter, Join, Aggregat)
• Nutzung von PySpark und Spark SQL in Synapse Notebooks und Databricks Notebooks
• Lesen und Schreiben von Delta-Tabellen, Kompaktierung und Vacuuming
• Partitionierungsstrategien in Spark für Leistung bei großen Datensätzen
• Streaming-Datenverarbeitung mit Structured Streaming, Event Hub als Quelle und Azure Data Lake als Ziel
• Window-Funktionen, Watermarking und Late-Arrival-Handling in Stream-Anwendungen

Synapse Dedicated SQL Pool und Leistungsoptimierung Das Dedicated SQL Pool (ehemals SQL Data Warehouse) bleibt für viele Enterprise-Workloads relevant. Dieser Block vermittelt, wie relationale Tabellenstrukturen für analytische Abfragen optimiert werden und wie die Leistung systematisch analysiert wird.

• Tabellenverteilungsstrategien: Hash, Round-Robin, Replicated — Entscheidungskriterien
• Columnstore-Indizes und Zeilengruppen-Qualität verbessern
• Ressourcenklassen und Workload Management für stabile SLAs konfigurieren
• Abfragepläne lesen, häufige Performance-Killer identifizieren und beheben
• Caching-Mechanismen (Result Set Caching, Materialized Views) einsetzen

Praxisszenarien und querschnittliche Themen In praktischen Übungen werden typische End-to-End-Szenarien umgesetzt, die Kenntnisse aus allen vorherigen Blöcken zusammenführen. Zusätzlich werden Querschnittsthemen wie Sicherheit, Governance und die Integration von Machine Learning in Analysepipelines behandelt.

• Vollständige Datenpipeline von ADLS Gen2 über Synapse Pipelines bis zum Dedicated SQL Pool implementieren
• Managed Identity und Key Vault für sichere Anmeldeinformationen in Pipelines konfigurieren
• RBAC, Column-Level Security und Row-Level Security in SQL-Pools einrichten
• Azure Purview für Datenkatalog und Sensitivitätsbeschriftungen mit automatischer Klassifizierung nutzen
• Event Hub und Stream Analytics für Echtzeit-Dashboards koppeln
• Synapse Link für Cosmos DB als analytischen Lesepfad ohne ETL einsetzen
• Machine Learning-Modelle über PREDICT-Funktion direkt in SQL-Pools ansprechen
• Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) für Synapse Workspaces mit Azure DevOps
• Überwachung von Pipelines, Spark-Jobs und SQL-Abfragen mit Azure Monitor und Log Analytics
• Diagnose und Behebung von Driften in inkrementellen Lade-Prozessen
• Kostenoptimierung durch Pause/Resume-Strategien beim Dedicated SQL Pool
• Datenmaskierung und Verschlüsselung mit Customer-Managed Keys (CMK)

Der Kurs endet mit einer Reihe integrierender Fallstudien, in denen reale Unternehmensszenarien — von der Logistik bis zur Finanzanalyse — als Grundlage für Datenpipeline-Designs dienen. Die Teilnehmer wenden alle gelernten Konzepte in zusammenhängenden Übungsumgebungen an und erarbeiten sich damit die praktische Sicherheit, die für die Prüfung DP-203 und die tägliche Berufspraxis gleichermaßen erforderlich ist.

Der Kurs richtet sich an Personen, die eine Karriere als Azure-Datentechniker:in anstreben oder ihre bestehenden Cloud-Datenkenntnisse mit einer anerkannten Microsoft-Zertifizierung untermauern möchten.

• IT-Fachleute mit Erfahrung in relationalen Datenbanken oder SQL, die auf Cloud-basierte Datenarchitekturen umsteigen wollen
• Data Engineers und BI-Entwickler:innen, die von On-Premises-Data-Warehouse-Lösungen auf Azure wechseln
• Softwareentwickler:innen mit Python- oder Scala-Kenntnissen, die in die Datenplattform-Spezialisierung einsteigen
• Cloud-Architects und Systemadministratoren, die den Bereich Daten-Engineering in ihr Profil aufnehmen wollen
• Personen, die ihre DP-200/201-Kenntnisse auf den aktuellen DP-203-Standard aktualisieren möchten

Der Kurs wird im Combined-Learning-Format angeboten, das Präsenzunterricht im virtuellen Klassenzimmer mit angeleiteten Lab-Umgebungen auf Microsoft Learn und Azure kombiniert. Die Lernumgebung setzt auf einen hohen Praxisanteil: Jede theoretische Einheit wird durch interaktive Demos und eigene Hands-on-Übungen in echten Azure-Tenants ergänzt. Teilnehmer können den Kurs teils in Teilzeit, teils in Vollzeit absolvieren — je nach gewählter Durchführungsvariante. Das Lernmaterial steht nach dem Unterricht für das Selbststudium bereit.

Der Kurs ist auf die offiziellen Microsoft-Kursinhalte für DP-203 ausgelegt. Die Durchführung variiert je nach Anbieter zwischen einer mehrwöchigen Teilzeit- und einer kompakteren Vollzeit-Variante. Begleitend sind Selbstlernzeiten für die Lab-Nachbereitung einzuplanen, da die Hands-on-Aufgaben einen zentralen Teil der Prüfungsvorbereitung bilden.

Der Kurs ist offizielle Prüfungsvorbereitung auf die Microsoft-Zertifizierungsprüfung DP-203. Nach erfolgreichem Ablegen der Prüfung bei einem autorisierten Microsoft-Testcenter erhalten Absolvent:innen die Zertifizierung Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate — eine der marktgängigsten Zertifizierungen im Cloud-Daten-Bereich. Zusätzlich stellt der Bildungsträger eine Teilnahmebestätigung aus. Die Microsoft-Zertifizierung wird über das persönliche Microsoft Learn-Profil digital nachgewiesen und kann in Bewerbungsunterlagen direkt verlinkt werden.

Azure Data Engineering ist eine der gefragtesten Spezialisierungen auf dem deutschen IT-Stellenmarkt. Unternehmen aller Branchen migrieren ihre Dateninfrastrukturen in die Cloud und benötigen Fachleute, die Azure Synapse Analytics, Databricks und Data Factory nicht nur theoretisch kennen, sondern produktiv einsetzen können. Die Zertifizierung DP-203 fungiert dabei als Türöffner für Positionen, die ohne nachweisbare Cloud-Kompetenz kaum zugänglich sind. Ein wesentlicher Mehrwert dieses Kurses liegt in der Breite des abgedeckten Azure-Datenstapels. Statt nur einen Dienst zu behandeln, verbindet der Kurs Storage, Ingestion, Transformation und Analyse zu einem kohärenten Gesamtbild. Absolvent:innen können nach dem Kurs sowohl Batch-Pipelines in Data Factory entwerfen als auch Streaming-Architekturen mit Event Hubs und Stream Analytics umsetzen — eine Kombination, die in der Praxis ständig gefragt ist. Darüber hinaus schafft die Zertifizierung Vertrauen auf beiden Seiten des Arbeitsmarktes. Arbeitgeber erkennen in ihr einen durch Microsoft verifizierten Kompetenznachweis; Teilnehmer erhalten ein verlässliches Karrieresignal, das über Landesgrenzen hinaus gilt und regelmäßig durch Recertification aktuell gehalten werden kann.