MOC 552242 Operationalize Cloud Analytics Solutions with Microsoft Azure

Der Kurs MOC 552242 „Operationalize Cloud Analytics Solutions with Microsoft Azure" richtet sich an Datenexperten, die ihre Kenntnisse über die Erstellung von Big-Data-Analyselösungen auf der Microsoft-Azure-Plattform gezielt vertiefen möchten. Im Mittelpunkt steht die praktische Operationalisierung vollständiger End-to-End-Cloud-Analyselösungen — von der Datenverschiebung und -transformation bis hin zur Verwaltung und Überwachung komplexer Datenpipelines. Der Kurs kann eigenständig oder in Kombination mit MOC 552241A (Microsoft Azure Big Data Analytics) absolviert werden und bereitet auf die Microsoft-Zertifizierungsprüfung 70-475 vor. Sowohl das Azure-Portal als auch Azure PowerShell werden als Werkzeuge eingesetzt, um eine solide Grundlage für den produktiven Betrieb von Azure-Analyselösungen zu legen.

Modul 1 — Grundlagen der Azure Data Factory Azure Data Factory bildet das Herzstück dieses Kurses. Die Teilnehmenden lernen die Architektur des Dienstes kennen, verstehen die Konzepte von Linked Services, Datasets und Pipelines und erstellen ihre erste funktionierende Data Factory über das Azure-Portal. Anschließend werden dieselben Schritte mithilfe von Azure PowerShell-Cmdlets automatisiert, um ein Gefühl für die skriptbasierte Steuerung zu entwickeln.

• Konzepte und Architektur von Azure Data Factory
• Erstellen und Konfigurieren einer Data Factory im Azure-Portal
• Linked Services und Datasets anlegen
• Einführung in Azure PowerShell für Datafactory-Aufgaben
• Deployment-Templates und parameterisierte Pipelines

Modul 2 — Orchestrierung von Datenverarbeitungsaktivitäten Datenverarbeitungsworkflows bestehen aus mehreren Aktivitäten, die logisch verknüpft werden. Dieses Modul zeigt, wie Kopier-, Transformations- und Steuerflussaktivitäten in einem datengesteuerten Workflow zusammenwirken. Besonderes Gewicht liegt auf der Zeitplanung, der Abhängigkeitsverwaltung zwischen Aktivitäten und der fehlerrobusten Gestaltung von Pipelines.

• Aktivitätstypen in Azure Data Factory (Copy Activity, HDInsight, Stored Procedure)
• Workflows mit Bedingungen und Schleifen modellieren
• Trigger und Zeitpläne konfigurieren
• Abhängigkeiten und Ausführungsreihenfolge steuern
• Fehlerbehandlung und Retry-Strategien einrichten

Modul 3 — Überwachung, Verwaltung und Governance Der produktive Betrieb von Analyselösungen erfordert kontinuierliche Überwachung. Die Teilnehmenden lernen, den Ausführungsstatus von Pipelines und Aktivitäten in Echtzeit zu verfolgen, Alerts einzurichten und Betriebslogs auszuwerten. Darüber hinaus wird die Verwaltung von Ressourcen hinsichtlich Kosten und Zugriffsrechten behandelt.

• Azure Monitor und Diagnoseeinstellungen für Data Factory
• Pipeline- und Aktivitäts-Monitoring im Azure-Portal
• Alerts und automatische Benachrichtigungen konfigurieren
• Zugriffskontrolle mit Azure Role-Based Access Control (RBAC)
• Kostenüberwachung und Ressourcenoptimierung

Modul 4 — End-to-End-Bereitstellungsstrategien Das abschließende Modul fasst alle Kenntnisse zu einer vollständigen Deployment-Strategie zusammen. Die Teilnehmenden konzipieren und implementieren eine Lösung, die Daten aus Quellsystemen aufnimmt, transformiert, analysiert und in Zielsysteme überführt — wahlweise über das Azure-Portal oder vollständig skriptbasiert mit Azure PowerShell.

• Entwurf einer End-to-End-Analyselösung
• Skriptbasiertes Deployment mit Azure PowerShell
• Versionierung und Change-Management von Pipelines
• Integration mit anderen Azure-Diensten (Azure SQL, Azure Blob Storage, HDInsight)
• Vorbereitung auf die Zertifizierungsprüfung 70-475

Hands-on-Übungen im Überblick Die Theorie wird durch eine Reihe praktischer Übungen und Hands-on-Labs gefestigt, in denen die Teilnehmenden reale Szenarien bearbeiten.

• Eine Data Factory von Grund auf per Portal anlegen
• Dieselbe Factory mit Azure PowerShell-Skripten deployen
• Eine Kopier-Pipeline zwischen Azure Blob Storage und Azure SQL Database einrichten
• Einen zeitgesteuerten Workflow mit mehreren Aktivitäten konfigurieren
• Fehlerhafte Ausführungen analysieren und Pipelines reparieren
• Skalierung einer Pipeline für größere Datenmengen testen
• RBAC-Rollen für Teamszenarien konfigurieren
• Betriebslogs in Azure Monitor auswerten
• Einen Alert für fehlgeschlagene Pipeline-Läufe einrichten
• Eine parametrisierte Pipeline für unterschiedliche Umgebungen (Dev/Test/Prod) erstellen
• Die Lösung dokumentieren und für eine Übergabe vorbereiten
• Zertifizierungsrelevante Aufgaben aus dem Prüfungsformat 70-475 lösen

Der kombinierte Einsatz von Azure-Portal und PowerShell stellt sicher, dass die Teilnehmenden sowohl grafisch als auch skriptbasiert handlungsfähig sind — eine Schlüsselkompetenz im heutigen Cloud-Betrieb. Alle Übungen sind so gestaltet, dass sie unmittelbar in betriebliche Umgebungen übertragen werden können.

Dieser Kurs richtet sich an Datenexperten und IT-Fachkräfte, die bereits Erfahrung mit Microsoft Azure gesammelt haben und ihr Wissen auf die Operationalisierung von Big-Data-Analyselösungen ausdehnen möchten.

• Azure-Datenexperten mit Grundkenntnissen in Cloud-Diensten
• Data Engineers, die Azure Data Factory professionell einsetzen wollen
• Cloud Solutions Architects mit Schwerpunkt Datenarchitektur
• IT-Administratoren, die Azure-Datenpipelines überwachen und verwalten
• Fachkräfte, die sich auf die Microsoft-Prüfung 70-475 vorbereiten

Der Kurs wird im Combined-Learning-Format durchgeführt, das Präsenzphasen mit synchronen Online-Elementen verbindet. Neben Instruktionsphasen stehen ausgedehnte Hands-on-Labs im Vordergrund, in denen die Teilnehmenden direkt in Azure-Umgebungen arbeiten. Die Mischung aus Demonstrationen durch die Lehrperson, geführten Übungen und eigenständigen Aufgaben ermöglicht eine tiefe Verankerung der Lerninhalte. Teilzeit-Varianten stehen für Berufstätige zur Verfügung, die den Kurs berufsbegleitend absolvieren möchten.

Die typische Kursdauer liegt zwischen einer und vier Wochen, abhängig von Format und Intensität. In der Vollzeit-Variante wird der Stoff komprimiert vermittelt; Teilzeit-Durchführungen erstrecken sich entsprechend über einen längeren Zeitraum von bis zu drei Monaten. Vor Kursbeginn findet ein individuelles Beratungsgespräch statt, in dem ein auf die Vorkenntnisse zugeschnittener Lernplan erstellt wird.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten die Teilnehmenden ein international anerkanntes Herstellerzertifikat sowie ein Lehrgangszertifikat des Kursanbieters (New Horizons). Der Kurs bereitet zudem gezielt auf die externe Microsoft-Zertifizierungsprüfung 70-475 vor, die separat abgelegt werden kann. Das Herstellerzertifikat wird von der Industrie breit anerkannt und ist ein belastbarer Nachweis der erworbenen Azure-Kompetenzen.

Mit dem erfolgreichen Abschluss dieses Kurses gewinnen Teilnehmende die Fähigkeit, eigenständig produktionsreife Azure-Analyselösungen zu betreiben — ein Kompetenzprofil, das am Arbeitsmarkt stark nachgefragt wird. Big-Data-Architekturen auf Azure sind in nahezu allen datengetriebenen Unternehmen im Einsatz; wer die Operationalisierung beherrscht, ist in der Lage, Datenteams als verlässliche technische Stütze zu dienen und Projekte vom Proof-of-Concept in den Produktivbetrieb zu überführen. Die Vorbereitung auf die Zertifizierungsprüfung 70-475 bietet einen zusätzlichen Karrierehebel: Microsoft-Zertifizierungen sind international anerkannte Qualifikationsnachweise, die Bewerbungen in der Cloud- und Datenbranche erheblich aufwerten. In Kombination mit MOC 552241A entsteht ein vollständiges Kompetenzprofil für Azure-Big-Data-Architekturen. Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist der Kurs in der Regel über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters förderbar. Abhängig von der persönlichen Situation kommen auch Förderungen nach dem Qualifizierungschancengesetz, Leistungen zur Rehabilitation oder Förderungen der Deutschen Rentenversicherung in Betracht. Das individuelle Beratungsgespräch vor Kursbeginn klärt die passende Förderoption und hilft, die Weiterbildung finanziell optimal zu gestalten.