DP-900 Azure Data Fundamentals Kurs & Zertifikat

Der Kurs DP-900 Azure Data Fundamentals richtet sich an Einsteigerinnen und Einsteiger, die grundlegende Kenntnisse über Datenkonzepte im Kontext von Microsoft Azure erwerben möchten. Diese Zertifizierung ist der ideale erste Schritt für alle, die eine Karriere im Datenbereich beginnen oder ihre IT-Kenntnisse um eine wichtige Datenkompetenz erweitern wollen, ohne bereits tiefgreifende Vorerfahrungen mitzubringen. Der Kurs vermittelt ein klares Verständnis dafür, wie Azure Daten speichert, verarbeitet und schützt, welche Unterschiede zwischen relationalen und nicht-relationalen Datendiensten bestehen und wie analytische Workloads in Azure strukturiert werden. Die Weiterbildung wird im Combined-Learning-Format oder als Online-Seminar durchgeführt und ist in Vollzeit und Teilzeit verfügbar.

Grundlegende Datenkonzepte in Azure — Das erste Modul legt das konzeptionelle Fundament für den gesamten Kurs. Wer Daten in Azure verwalten oder analysieren möchte, muss zunächst verstehen, wie Daten grundsätzlich strukturiert sind und wie Azure mit verschiedenen Datentypen umgeht. Dieses Modul schafft Orientierung in der Datendienst-Landschaft von Azure.

• Unterschied zwischen strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten
• Konzepte von Datenspeicherung, Verarbeitung und Analyse als drei Kernaufgaben
• Azure-Speicherdienste im Überblick: Blob Storage, Azure Files, Azure Data Lake Storage
• Datenrollen in modernen Organisationen: Database Administrator, Data Engineer, Data Analyst und Data Scientist
• Grundbegriffe wie Schema, Transaktion, Index, Abfrage und Normalisierung
• Überblick über das Azure-Datendienst-Portfolio als Orientierungsrahmen für den gesamten Kurs

Relationale Datendienste in Azure — Das relationale Datenbankmodell ist die Grundlage der meisten geschäftlichen Anwendungen. Dieses Modul vermittelt ein Verständnis für das Konzept relationaler Datenbanken und stellt die wichtigsten Azure-Dienste vor, die relationale Datenspeicherung in der Cloud ermöglichen.

• Grundprinzipien des relationalen Modells: Tabellen, Primärschlüssel, Fremdschlüssel und Beziehungen
• SQL als Abfragesprache: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE auf konzeptioneller Ebene
• Azure SQL Database als vollständig verwaltete relationale Datenbankplattform
• Azure Database for PostgreSQL und Azure Database for MySQL als Open-Source-Alternativen
• Azure SQL Managed Instance und SQL Server on Azure Virtual Machines als Migrationsoptionen
• Unterschied zwischen OLTP-Systemen (für Transaktionen) und OLAP-Systemen (für Analysen)

Nicht-relationale Datendienste in Azure — Nicht alle Daten passen in das relationale Tabellenmodell. Dokumente, Graphen, Zeitreihendaten und Schlüssel-Wert-Paare erfordern spezialisierte Datenbanklösungen. Azure bietet mit Cosmos DB eine umfassende NoSQL-Plattform, die mehrere Datenbankmodelle unter einer einheitlichen API vereint.

• Grundprinzipien nicht-relationaler (NoSQL-)Datenbanken und ihre Stärken gegenüber relationalem Modell
• Azure Cosmos DB als globale, multi-modell-fähige NoSQL-Datenbankplattform
• Core (SQL) API für dokumentenbasierte Datenspeicherung in Cosmos DB
• Weitere Cosmos-DB-APIs im Überblick: MongoDB API, Cassandra API, Gremlin API und Table API
• Azure Table Storage als einfache schlüssel-wertbasierte Speicherlösung
• Typische Anwendungsfälle für NoSQL-Datenbanken: Echtzeitanwendungen, Content-Management, IoT-Datenspeicherung

Analytische Workloads auf Azure — Daten entfalten ihren vollen Wert erst durch Analyse. Dieses Modul zeigt, wie Azure Unternehmen bei der Verarbeitung großer Datenmengen und der Gewinnung von Erkenntnissen unterstützt. Der Fokus liegt auf dem konzeptionellen Verständnis der Azure-Analyseplattform.

• Unterschied zwischen Batch-Verarbeitung und Echtzeit-Streaming von Daten
• Data Warehouses und Data Lakes als grundlegende Architekturen für analytische Workloads
• Azure Synapse Analytics als integrierte Analyse-Plattform für SQL und Spark
• Azure Data Factory für die Orchestrierung von ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load)
• Azure Databricks für Big-Data-Verarbeitung und maschinelles Lernen auf Apache-Spark-Basis
• Microsoft Power BI als Visualisierungsschicht für Datenanalyse-Ergebnisse

Praxisblock — Obwohl DP-900 ein Fundamentals-Kurs ist, werden die Inhalte durch praxisnahe Demonstrations- und Übungseinheiten vertieft, die das konzeptionelle Verständnis festigen.

• Navigation in der Azure-Portal-Oberfläche für Datendienste
• Erkunden einer Azure SQL Database im Azure Portal ohne Programmierkenntnisse
• Analyse eines Cosmos-DB-Dokuments und Verständnis der JSON-Datenstruktur
• Durchsicht eines Azure-Synapse-Dashboards und Interpretation von Analyse-Ausgaben
• Lesen und Interpretieren von einfachen SQL-SELECT-Abfragen
• Konfiguration eines Azure-Storage-Kontos und Verständnis der Zugriffsebenen
• Prüfungssimulation DP-900 mit Multiple-Choice-Fragen aus allen Prüfungsdomänen
• Fallbeispiel: Auswahl des richtigen Azure-Datendienstes für drei unterschiedliche Unternehmensszenarien
• Überblick über den Azure-Kostenkalkulator für Datendienste am praktischen Beispiel
• Übung zur Zuordnung von Datenrollen (Database Administrator, Data Engineer, Data Analyst) zu konkreten Aufgaben
• Diskussion eines realen Migrationsszenarios: On-Premises SQL Server nach Azure SQL Database
• Abschlusstest über alle Prüfungsdomänen mit individueller Auswertung der Lernlücken

Nach jeder Übungseinheit einordnen die Teilnehmenden, wie das Gelernte in ihrem beruflichen Kontext anwendbar ist, und erhalten individuelles Feedback von den Trainerinnen und Trainern.

Der DP-900 richtet sich an Einsteigerinnen und Einsteiger ohne umfangreiche Datenbankvorkenntnisse.

• IT-Fachkräfte, die ihr Wissen um Azure-Datenkompetenz erweitern möchten, ohne Datenspezialist zu sein
• Berufseinsteigerinnen und -einsteiger, die eine Karriere im Datenbereich (Data Analyst, Data Engineer) beginnen wollen
• Systemadministratorinnen und -administratoren, die Azure-Datendienste in ihrer Organisation einführen und bewerten möchten
• Projektmanagerinnen und -manager oder Produktverantwortliche, die Datenprojekte besser verstehen und steuern wollen
• Personen in Umschulung oder Weiterbildung, die Grundlagenkenntnisse für weiterführende Datenzertifizierungen aufbauen möchten

Der Kurs wird überwiegend im Combined-Learning-Format durchgeführt, teils auch als reines Online-Seminar. Die Lernmethode setzt auf anschauliche Erklärungen, konzeptionelle Diskussionen und praxisnahe Demonstrationen im Azure Portal, die technisches Vorwissen nicht voraussetzen. eigenständige Übungsphasen mit strukturierten Modulen wechseln sich mit betreuten Live-Sessions und Prüfungsvorbereitungs-Einheiten ab. Der Kurs ist in Vollzeit und Teilzeit verfügbar.

Die Weiterbildung dauert je nach Lernplan mehr als einen Monat bis zu drei Monate. DP-900 ist ein Fundamentals-Zertifikat und erfordert weniger Lernzeit als höherwertige Zertifizierungen, kann aber im Rahmen eines längeren Qualifizierungsplans auch mit weiterführenden Kursen kombiniert werden.

Nach Abschluss der Vorbereitung legen die Teilnehmenden die externe Microsoft-Zertifizierungsprüfung DP-900 ab. Bei Bestehen erhalten sie das international anerkannte Microsoft-Zertifikat Azure Data Fundamentals. Zusätzlich stellt der Kursanbieter ein Lehrgangszertifikat aus.

Der DP-900 ist die ideale Einstiegszertifizierung für alle, die im Datenbereich Fuß fassen möchten. In einer Welt, in der Unternehmen zunehmend datengetrieben entscheiden, steigt der Bedarf an Fachkräften, die Daten verstehen, strukturieren und analysieren können. Das DP-900-Zertifikat zeigt, dass eine Person die grundlegenden Konzepte von Azure-Datendiensten kennt und in der Lage ist, die richtigen Dienste für unterschiedliche Anforderungen einzuordnen. Besonders wertvoll ist der DP-900 als Sprungbrett für weiterführende Datenzertifizierungen wie DP-300 (Azure Database Administrator), DP-203 (Azure Data Engineer Associate) oder PL-300 (Power BI Data Analyst Associate). Wer zunächst mit dem DP-900 beginnt, baut ein strukturiertes Verständnis der Azure-Datenwelt auf und kann die weiterführenden Kurse ohne konzeptionelle Lücken absolvieren. Ein individuelles Vorgespräch klärt den optimalen Weg und hilft parallel bei der Vorbereitung auf den Arbeitsmarkt.