Om Kurserne

Gennem mange års erfaring med flere end 1000 af verdens topvirksomheder, har vi udviklet Readynez-metoden til læring
Træn indenfor enhver teknologi med den prisvindende Readynez-metode, og kombiner enhver variation af lærings format, teknologi og sted for at undgå The Great Training Robbery og få resultater med Skills.

Se mere om Readynez Training

Sådan overvinder du DP-203-eksamenen og bliver en Microsoft Certified Azure Data Engineer

  • Azure Data Engineer
  • DP-203
  • Microsoft
  • Published by: ANDRÉ HAMMER on aug 26, 2022
Web Blog Hero 4

Med den stigende brug af maskinlæring (ML) og kunstig intelligens (AI) i forskellige industrier på tværs af forskellige afdelinger af virksomheden - kan vi se, hvor stor en indvirkning ML & AI skaber på verden omkring os. Men hvis du tager en pause og dobbeltklikker på både ML & AI, du vil vide, at de begge kun er så gode som de data, vi tilfører dem.

Uden gode data? Skrald ind, skrald ud!

Virksomheder i dag er klar over dette. De ved, at ansættelse af dataforskere alene ikke løser deres dataproblem. De har brug for et specialistteam af dataingeniører, der kan bygge pålidelige pipelines af data af høj kvalitet til at udføre automatiserede statistiske opgaver ved hjælp af ML & AI. Virksomheder forstår, at - at opnå høj vækst ved hjælp af ML & AI, de skal lægge et solidt fundament med hjælp fra specialiserede dataingeniører om bord.

Og så er der også virksomheder, der sidder på en bunke data, der er diamanter og guld værd. Men disse data er spredt ud over forskellige steder. Disse virksomheder mangler endda datastyring og stram dataadgangskontrol; gør dem udsat for datatyveri af hackere.

Så det er derfor, de har brug for dygtige dataingeniører til at strømline disse data og gøre dataene tilgængelige og nyttige for resten af organisationen.

Da flere virksomheder flytter til skyen, og datadrevet beslutningstagning bliver en norm, stiger efterspørgslen efter dataingeniører kun. Virksomheder, der betaler høje lønpakker til dataingeniører, er intet andet end et simpelt misforhold mellem udbud og efterspørgsel. Og selvfølgelig, lad os ikke tage afstand fra pandemiens rolle, som forårsagede stor resignation, hvilket igen skabte mere mangel på arbejdskraft til dataingeniørrollerne. Rekruttererne i dag har svært ved at ansætte til specialiserede dataroller.

Efter pandemien er mange virksomheder gået online i de sidste par år, hvilket har forårsaget en stigning i antallet af arbejdspladser i skyen, herunder efterspørgslen efter kvalificerede dataingeniører.

Og Azure er skytjenesteudbyder nummer 2 efter AWS, og derfor er der selvfølgelig stor efterspørgsel efter Azure Data Engineers fra virksomheder, der driver deres forretning på Azure.

Typer af dataingeniører

Virksomheder leder ofte efter specialistroller inden for rollen som dataingeniør, baseret på hvilke vi kan opdele dataingeniører i 2 typer:

  • Pipeline Centric: Der er dataprofessionelle, hvis opgave er at konfigurere pipelinen til at bringe data ved hjælp af metoder som f.eks. skrabe, mens de transformerer dem til et format, der er nyttigt for dataforskerne.
  • Databasecentreret: Disse typer dataingeniører er dygtige til at arbejde med databaser, og deres job er mere databasecentreret, hvor dataforskeren skal trække data gennem pipelinen.

Dataanalyse – Den største anvendelse af data

Før vi taler om en dataingeniørs roller og ansvar, er det vigtigt, at du forstår den største anvendelse af data - Data Analytics. Dataanalyse er processen med at analysere dataene for at optimere forskellige tandhjul i virksomheden for at opnå hurtigere vækst. Disse tandhjul kan være i forskellige former, herunder markedstendenser, logistik osv. Grunden til at virksomheder investerer i dataanalyse er, at de har brug for data for at træffe informerede beslutninger i de forskellige afdelinger af deres virksomhed. Nogle gange ønsker de at indsamle skjulte indsigter, generere rapporter, forstå kundernes forventninger eller forstå markedstendenser.

Roller & Ansvar

En Azure-dataingeniør opretter datapipelinen og designer og udfører derefter administration, overvågning, sikkerhed og fortrolighed af data ved hjælp af Azure-dataværktøjspakken i henhold til virksomhedens krav. De er ansvarlige for at undersøge de underliggende datatendenser og udvikle de nødvendige algoritmer for at gøre dataene mere nyttige for dataforskerteamet. De skal administrere og organisere data og også have et kig på nye tendenser eller mærkeligheder, der vil påvirke salget af virksomheden.

Deres opgave er at hente, organisere og administrere dataene. Så en dataingeniørs roller og ansvar drejer sig om:

  • Oprettelse, test og vedligeholdelse af arkitektur relateret til datapipelines
  • Tilpasning af arkitekturen til forretningskravene
  • Indhentning af data fra forskellige kanaler, herunder dataskrabning
  • Udvikling af processer for hver datatype
  • Brug af programmering og forskellige værktøjer til at erhverve, behandle og administrere data
  • Identificer metoder til at forbedre datapålidelighed og effektivt

Dataingeniør vs dataforsker

Mange kandidater, der er nye i denne rolle, bliver ofte forvirrede mellem rollen som dataingeniør og dataforsker. En dataingeniørs rolle er at benytte dataene, og dataforskeren arbejder med behandlingen af dem. Så dataingeniøren arbejder ved kilden, mens en dataforsker (og dataanalytiker) er folk, der arbejder på de data, som en dataingeniør benytter. Enhver virksomhed, der har en dataforsker eller dataanalytiker, har også brug for et team af dataingeniører. Dataingeniører henter data i henhold til kravene fra dataforskere. Når de først ved, hvordan de finder dataene, er det deres rolle at bringe disse data til deres platform i et format, der er nyttigt for dataforskeren og dataanalytikerne.

Når det er sagt - nogle virksomheder ansætter til generalistiske dataingeniørroller, hvor deres arbejde ofte overlapper dataforskeres og dataanalytikeres arbejde. Så når du påtager dig en rolle som denne, kan det forventes, at du som dataingeniør også påtager dig rollen som dataforsker.

Krav til Data Engineering-roller

Kandidater, der ønsker at opnå DP-203-certificering forventes at have fagekspertise i integration, transformation og konsolidering af data fra forskellige dannede og uformede systemer til et format, der kan bruges til at bygge analyseløsninger. Azure-dataingeniører hjælper Azure-brugere med at forstå dataene gennem udforskning, med at opbygge og administrere sikre og kompatible pipelines af data ved hjælp af specialiserede datateknologiske metoder.

Azure-dataingeniører anvender forskellige Azure-tjenester til at gemme og levere forbedrede datasæt til analyse. De sørger også for, at pipelines af datasæt er højtydende, effektive, organiserede og pålidelige i henhold til virksomhedens krav og dens unikke begrænsninger.

For at en kandidat kan klare denne eksamen, skal han have en højborg af databehandlingssprog som SQL, Python eller Scala og en dyb forståelse af parallel behandling og dataarkitekturmønstre. En potentiel arbejdsgiver kan forvente, at du opfylder nogle eller alle følgende krav for at blive set som kvalificeret til denne rolle:

  • En datamatikeruddannelse.
  • En eller anden form for baggrund inden for datalogi, matematik og andre kvantitative områder
  • Erfaring med programmering i sprog som Java, SQL, JQuery osv. med en vis erfaring med datamodellering.
  • Programmeringserfaring med scriptsprog som Python, bash osv.
  • Nogle virksomheder beder også om erfaring med datavisualisering ved hjælp af Ruby, Python osv.
  • Erfaring med at analysere data og skabe datamodeller ved hjælp af forskellige analysetjenester & værktøjer.
  • Stærk erfaring med at skabe pipelines ved hjælp af Azure data factory.
  • Erfaring med at vedligeholde og optimere Azure SQL database.

Er programmering nødvendig for en rolle som dataingeniør?

Det er ikke obligatorisk at vide, hvordan man koder 'godt', men absolut nødvendigt, hvis du er seriøs med at tage din karriere til det næste niveau og tjene den smukke ledige løn. Du bør have programmeringsevner, der er gode nok til, at alle kan forstå og bruge koden skrevet af dig. Og det er ikke tilfældet med mange dataingeniører, der kæmper for at vokse. De er i stand til at smække et par linjer kode og få tingene til at fungere på kort sigt, men kun de er i stand til at forstå og bruge koden. Hvis kun du er i stand til at bruge de dashboards, du har kodet, vil din indflydelse på din organisation være betydeligt mindre, og det vil også være din evne til at forhandle en højere lønpakke med din arbejdsgiver.

Nogle virksomheder forventer også færdigheder relateret til AI og Machine learning fra dataingeniører, men hvis du lige er startet - behøver du ikke bekymre dig om disse færdigheder i det mindste i dit første job. Bare hold dit fokus på at forbedre dine programmeringsfærdigheder, optimere arbejdsgange, opbygge solid datavarehusning, datapipelines med advarsler og overordnet tænkning gennem dataenes end-to-end livscyklus.

Den største fejl, du kan begå, er at prøve at lære nye teknologier på én gang uden at lære det grundlæggende først. For eksempel, hvis du ikke kender Python eller SQL eller ikke har brugt nok tid på at forstå datamodellering - al den tid du bruger på at forstå disse nye værktøjer, der fungerer på Python & SQL er spildt og tager dig kun så langt. Og for at være retfærdig over for ingeniører, der begår denne fejl - det er helt forståeligt, hvorfor de gør det. Der er så meget hype omkring datateknik, at det lokker dig til at blive ved med at tilføje nye værktøjer til dit arsenal i navnet på at gøre fremskridt.

En dataingeniørs softskills

Mens denne rolle kræver, at du er analytisk og teknisk, kan du ikke gå for langt, hvis du ikke har de nødvendige bløde færdigheder. For det første skal du være i stand til at samarbejde med andre, fordi dataingeniører ikke kan arbejde isoleret. Deres arbejde kræver, at de interagerer med forskellige afdelinger og teams for at kunne kortlægge datakrav og sikre, at data er til reel brug for dem, der har brug for det. For det andet kan det at være en god historiefortæller og have gode overtalelsesevner hjælpe dig med at flytte forskellige brikker hurtigere, efterhånden som du bygger datapipelines ved at samarbejde med forskellige afdelinger, teams og tredjeparter.

DP-203-certificering

Du skal optjene DP-203-eksamen for at blive en Microsoft Certified Azure Data Engineer. Nogle gange opnår dataanalytikere denne DP-203-certificering, fordi de ønsker at opgradere deres profil fra en dataanalytiker på entry-level til en dataingeniør.

DP-203 eksamenscertificeringen måler din forståelse af følgende aspekter af Data Engineering:

  • Design og implementering af lagring af data (45-50%)
  • Design og udvikling af databehandlingspipelines (25-30%)
  • Design og implementering af datasikkerhedsprocedurer (10-15%)
  • Overvågning og optimering af datalagring og databehandlingspipelines (10-15%)

I eksamenen skal du muligvis besvare 40-60 spørgsmål, der kan være i formater som f.eks. multiple choice-spørgsmål, arrangeret i den korrekte rækkefølgetype spørgsmål eller scenariebaserede enkeltsvarsspørgsmål. Du har 120 minutter til at afslutte eksamen, og beståelseskaraktererne er 700/1000.

Gør denne certificering en garanti for, at du får et job?

Nej - dette certifikat bekræfter blot din ekspertise inden for datateknik, men det garanterer dig ikke et job. For at få jobbet skal du få dit CV frem for så mange arbejdsgivere, som du kan. Hvis du virkelig vil have det bedste job, efter du har opnået DP-203-certificeringen, kan du overveje at tage til lokale begivenheder relateret til datateknik og netværke med folk på sociale medier, især på Twitter.

DP-203 eksamensforberedelse

Hvis du har tid og disciplin til selvlæring, tilbyder Microsoft fremragende læringsressourcer til at hjælpe dig med at klare eksamen, inklusive en klart fastlagt læringssti her. Men hvis tiden er en begrænsning, fordi du for eksempel har et fuldtidsjob - du er en dataanalytiker, der ønsker at opgradere dine legitimationsoplysninger til at blive dataingeniør - så er selvlæring med et paralleljob måske ikke den bedste strategi for at rydde DP-203-eksamenen. Selvom denne eksamen er forholdsvis let at knække, hvis du er forberedt, er der en masse, du skal lære. Og som en person, der er ny i rollen som dataingeniør, kan du finde det svært at vide, selv hvor du skal begynde.

Kandidater, der allerede arbejder i feltet, foretrækker således at tage instruktørledet uddannelse som Readynez, hvor de ikke kun kan få praktisk træning, men også den nødvendige mentoring og vejledning fra brancheeksperter, hvis eneste opgave er at hjælpe dem med at klare eksamen. Din kursuspakke er designet til at give maksimal læring og bekvemmelighed.

Hvis du har spørgsmål vedrørende denne artikel eller DP-203-eksamenen, så tøv ikke med at kontakte os .

Sticky Menu Picture (1)

Her starter din rejse mod Top IT Certificeringer

Bliv trænet af IT eksperter så du er klar til at bestå dine eksamener og få certificeringer fra Microsoft, Amazon AWS, Cisco, Google, (ISC)2, EN-Council, PMP med flere.

SE ALLE KURSER SE ALLE KURSER
  • Vælg mellem deltagelse virtuelt eller i klasselokale
  • Kurser med Certificeringsgaranti
  • Lær fra IT Eksperterne!

FLERE BLOGS MED DET SENESTE NYE OM KURSER, EKSAMENER OG CERTIFICERINGER

Kurv

{{item.CourseTitle}}

Pris: {{item.ItemPriceExVatFormatted}} {{item.Currency}}