Azure Big Data Analytics: Batch & Echtzeit-Kurs

Der Kurs 552241A richtet sich an Datenexperten, die ihr Wissen über die Erstellung leistungsfähiger Big-Data-Analyselösungen auf Microsoft Azure gezielt ausbauen möchten. Im Mittelpunkt stehen das Design und die Implementierung von Batch-Verarbeitungspipelines sowie Echtzeit-Datenströme — zwei fundamentale Architekturmuster, ohne die moderne Unternehmensdatenhaltung kaum auskommt. Die Teilnehmer arbeiten in praxisorientierten Laborübungen mit zentralen Azure-Werkzeugen wie der Azure CLI, Azure PowerShell und dem Azure Portal, sodass das erlernte theoretische Wissen unmittelbar in reale Aufgaben übertragen wird. Der Kurs deckt die ersten zwei Ziele der Microsoft-Prüfung 70-475 ab und bildet damit die Grundlage für den Anschlusskurs 552242A, der die Operationalisierung von End-to-End-Analyselösungen behandelt.

Der erste thematische Block widmet sich dem Design von Batch-Verarbeitungslösungen. Hier lernen die Teilnehmer, wie große Datenmassen in zeitgesteuerten oder ereignisgesteuerten Pipelines effizient verarbeitet werden. Anhand von Laborübungen werden konkrete Szenarien aus der Praxis nachgebildet.

• Grundlagen von Batch-Verarbeitungsarchitekturen auf Azure
• Azure HDInsight für Hadoop- und Spark-basierte Batch-Jobs
• Azure Data Factory als Orchestrierungswerkzeug für ETL-Pipelines
• Azure Data Lake Storage als skalierbarer Datenspeicher für Rohdaten
• Planung von Datenpartitionierung und paralleler Ausführung
• Kostenoptimierung bei Batch-Workloads durch geeignete Cluster-Konfiguration

Der zweite Block behandelt interaktive Datenanalyse. Im Gegensatz zur Batch-Verarbeitung steht hier die ad-hoc-Abfrage großer Datasets im Vordergrund — ein essentielles Werkzeug für Dateningenieure und Analysten, die schnell auf Geschäftsfragen reagieren müssen.

• Azure Synapse Analytics für interaktive SQL-Abfragen auf Peta-Byte-Daten
• Azure Databricks als kollaborative Analyseplattform mit Notebooks
• Optimierung von Abfrageperformance durch Indexierung und Caching
• Integration interaktiver Analysetools in bestehende Unternehmensarchitekturen
• Konzepte des Data Warehousing im Azure-Kontext
• Anbindung von BI-Werkzeugen an Azure-Datenquellen

Der dritte Block konzentriert sich auf Echtzeit-Datenverarbeitung, also die Analyse von Datenströmen mit minimaler Latenz. Gerade in Bereichen wie IoT, Finanzanwendungen oder Logistik ist die Verarbeitung von Ereignisdaten in Echtzeit ein entscheidender Wettbewerbsvorteil.

• Azure Event Hubs als hochskalierbarer Ereignis-Ingestiondienst
• Azure Stream Analytics für die deklarative Verarbeitung von Datenströmen
• Verbindung von Echtzeit-Pipelines mit Azure Cosmos DB und Azure SQL
• Monitoring und Fehlerbehebung bei laufenden Stream-Jobs
• Echtzeit-Dashboards mit Azure-integrierten Visualisierungslösungen
• Vergleich von Lambda- und Kappa-Architekturen für Streaming-Workloads

Praktische Laborübungen bilden das Herzstück des Kurses. In den Labs arbeiten die Teilnehmer mit echten Azure-Ressourcen und simulieren typische Szenarien aus dem Unternehmensalltag. Dadurch wird sichergestellt, dass das Gelernte nicht nur theoretisch verstanden, sondern unmittelbar angewendet werden kann.

• Bereitstellung von Azure HDInsight-Clustern per Azure CLI und PowerShell
• Erstellen und Testen von Azure Data Factory-Pipelines
• Konfigurieren von Azure Event Hubs und Stream Analytics Jobs im Azure Portal
• Aufsetzen eines Azure Data Lake-Speichers mit Zugriffssteuerung
• Implementieren eines End-to-End-Batch-Workflows von der Datenquelle bis zur Ausgabe
• Echtzeit-Analyse eines simulierten IoT-Datenstroms
• Optimierung einer Synapse-Abfrage auf Basis von Ausführungsplänen
• Überwachen laufender Jobs mit Azure Monitor und Diagnoseprotokollen
• Einrichten von Alarmen und Eskalationsregeln für Produktionsumgebungen
• Zusammenführen von Batch- und Stream-Ergebnissen in einem gemeinsamen Daten-Store
• Dokumentation und Präsentation einer vollständigen Analysearchitektur
• Abschlusstest zur Vorbereitung auf die 70-475-Prüfungsdomänen 1 und 2

Der Kurs endet mit einer strukturierten Rückschau der erlernten Architekturmuster. Die Teilnehmer verknüpfen die einzelnen Dienste zu einem kohärenten Gesamtbild und verstehen, wie die vermittelten Fähigkeiten auf reale Projekte übertragen werden können. Im abschließenden Überblick wird der direkte Anschluss an den Folgekurs 552242A hergestellt, der die Operationalisierung von End-to-End-Cloud-Analyselösungen abdeckt.

Der Kurs richtet sich an Fachkräfte mit IT-Hintergrund, die bereits Erfahrungen mit Datenverarbeitung oder Cloud-Diensten haben und ihre Kenntnisse im Bereich Big-Data-Analytik auf Microsoft Azure strukturiert vertiefen möchten.

• Daten- und Cloud-Ingenieure, die Azure-basierte Datenpipelines entwerfen oder betreuen
• BI- und Datenanalysten mit Interesse an skalierter Cloud-Verarbeitung
• IT-Architekten, die Datenplattformen auf Azure evaluieren oder migrieren
• Softwareentwickler, die ihre Anwendungen um Analytics-Funktionen erweitern möchten
• Kandidaten, die sich gezielt auf die Microsoft-Zertifizierungsprüfung 70-475 vorbereiten

Der Kurs wird im Combined-Learning-Format durchgeführt, das Präsenzunterricht und Online-Lernphasen sinnvoll kombiniert. Theoretische Inhalte werden in strukturierten Unterrichtseinheiten vermittelt und unmittelbar durch praktische Laborübungen in echten Azure-Umgebungen vertieft. Das Azure Portal, die Azure CLI und Azure PowerShell kommen dabei als primäre Arbeitswerkzeuge zum Einsatz. Einzelne Kursdurchführungen finden auch als reines Online-Seminar statt, was Teilnehmern ortsunabhängige Teilnahme ermöglicht. Lernmaterialien, Lab-Anleitungen und Übungsumgebungen werden digital bereitgestellt.

Der Kurs ist in der Regel als Vollzeitkurs ausgelegt und umfasst typischerweise mehr als eine Woche bis zu einem Monat Kursdauer. In Teilzeitformaten kann die Gesamtdauer entsprechend auf bis zu drei Monate ausgedehnt werden. Die genaue Stundenzahl variiert je nach Anbieter und Durchführungsformat; die Laborübungen nehmen einen wesentlichen Anteil der gesamten Kurszeit ein.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten die Teilnehmer ein international anerkanntes Herstellerzertifikat sowie ein Lehrgangszertifikat. Der Kurs bereitet gezielt auf die ersten zwei Prüfungsdomänen der Microsoft-Prüfung 70-475 (Designing Big Data Batch, Interactive and Real-Time Solutions) vor. Das erworbene Zertifikat dokumentiert die Kompetenz, Big-Data-Architekturen auf Azure zu entwerfen, und ist in der IT-Branche weithin anerkannt.

Big-Data-Kompetenzen gehören zu den am stärksten nachgefragten Fähigkeiten auf dem IT-Arbeitsmarkt. Unternehmen aller Größen stehen vor der Aufgabe, wachsende Datenmengen effizient zu verarbeiten und in verwertbare Erkenntnisse zu verwandeln. Mit dem Abschluss dieses Kurses verfügen Teilnehmer über ein fundiertes, praxiserprobtes Rüstzeug, um genau diese Herausforderungen auf der Microsoft-Azure-Plattform zu meistern — einer der meistgenutzten Cloud-Infrastrukturen weltweit. Der Kurs schafft nicht nur technisches Know-how, sondern auch strategisches Architekturverständnis. Teilnehmer lernen, welche Azure-Dienste für welche Szenarien geeignet sind, wie Batch- und Echtzeit-Verarbeitung synergetisch kombiniert werden und wie laufende Pipelines überwacht und optimiert werden. Diese Breite an Kompetenzen qualifiziert Absolventen für Rollen als Azure Data Engineer, Cloud Data Architect oder Big Data Analyst. Für Teilnehmer, die bereits im Beruf stehen, sind die erlernten Fähigkeiten direkt auf laufende Projekte übertragbar. Der Kurs ist zudem modular in die Microsoft-Zertifizierungslandschaft eingebettet: Er legt das Fundament für den Anschlusskurs 552242A und damit für ein vollständiges Kompetenzbild in der Cloud-Analytik.