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Wenn du darüber nachdenkst, die Azure Data Fundamentals Prüfung abzulegen, ist es wichtig, dich vorzubereiten. Mit dem wachsenden Bedarf an Datenfachleuten kann diese Zertifizierung Ihre Karriere voranbringen.
In diesem Artikel teilen wir Tipps und Ressourcen, die Ihnen helfen, bei der Azure Data Fundamentals-Prüfung erfolgreich zu sein. Egal, ob Sie neu bei Azure sind oder Ihr aktuelles Wissen bestätigen möchten – diese Einblicke weisen Sie in die richtige Richtung.
Die Microsoft Azure Data Fundamentals Prüfung behandelt Kerndatenkonzepte. Dazu gehören das Verständnis relationaler Daten, nicht-relationaler Daten und Analyselösungen. Von den Bewerbern wird außerdem erwartet, dass sie über grundlegende Kenntnisse in Datenverarbeitung, Datenverwaltung und Datensicherheit verfügen.
Die Prüfung misst Fähigkeiten im Zusammenhang mit Azure Data Services, darunter Azure SQL Database, Azure Cosmos DB, Azure Synapse Analytics und Azure Data Lake Storage.
Für relationale Konzepte sollten Kandidaten Datenbankkonzepte wie Tabellen, Zeilen und Spalten verstehen. Sie sollten außerdem Kenntnisse in SQL und Datenbankdesign haben.
Zu den nicht-relationalen Konzepten, die in der Prüfung behandelt werden, gehören Kenntnisse über NoSQL-Datenbanken, Arten von nicht-relationalen Daten und nicht-relationale Datenlasten.
Das Verständnis der in der Prüfung gemessenen Kerndatenkonzepte und Azure-Datenservices ist unerlässlich, um sich angemessen auf die Microsoft Azure Data Fundamentals-Zertifizierung vorzubereiten.
Die Microsoft Azure Data Fundamentals-Prüfung richtet sich an Personen aus den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Fertigung. Sie können in der Datenanalyse, Business Intelligence oder Datenbankadministration arbeiten. Einige sind neu im Bereich Daten und Analytics, während andere über einige Jahre Erfahrung verfügen. Jeder, der die Prüfung ablegt, möchte Datenkonzepte verstehen und wissen, wie man mit Daten auf der Azure-Plattform arbeitet.
Ein Datenmanagement- oder Datenanalyseteam umfasst typischerweise Data Engineers und Datenanalysten.
Data Engineers entwerfen und bauen skalierbare Datenmodelle, während Datenanalysten komplexe Datensätze interpretieren.
Teammitglieder arbeiten durch regelmäßige Meetings und Updates zusammen und nutzen Projektmanagement-Tools wie Jira oder Trello, um den Fortschritt zu verfolgen.
Effektive Kommunikation ist für Data Engineers wichtig, um die Anforderungen der Analysten zu verstehen, und für Analysten, um die Fähigkeiten und Grenzen der Plattform zu kennen.
Klare Datenschutzrichtlinien stellen sicher, dass die Rolle jedes Teammitglieds mit den Projektzielen übereinstimmt.
Das Verständnis verschiedener Arten von Datenlasten ist wichtig, um Daten effektiv zu verwalten und zu analysieren. Es gibt drei Haupttypen von Datenlasten: transaktional, analytisch und ETL (Extract, Transform, Load).
Transaktionale Workloads beinhalten Echtzeitverarbeitung und konzentrieren sich auf individuelle Dateninteraktionen. Analytische Arbeitslasten hingegen beschäftigen sich mit der Verarbeitung großer Datenmengen für Berichterstattung und Analyse. ETL-Workloads beinhalten die Extraktion, Transformation und das Laden von Daten.
Beim Umgang mit diesen Arbeitslasten ist es wichtig, Faktoren wie die Skalierbarkeit von Datenspeicher- und Verarbeitungssystemen, Sicherheits- und Datenschutzimplikationen sowie Leistungsanforderungen zu berücksichtigen. Durch die Berücksichtigung dieser Faktoren können Einzelpersonen sicherstellen, dass ihre Datenverwaltung und -analyse effektiv und effizient sind.
Relationale Daten sind eine Art von Daten, die Beziehungen und Verbindungen zwischen verschiedenen Datenpunkten auf strukturierte Weise organisieren. Um sich auf die Microsoft Azure Data Fundamentals-Prüfung vorzubereiten, ist es wichtig, zentrale Konzepte im Zusammenhang mit relationalen Daten zu verstehen.
Dazu gehören Tabellen, Zeilen, Spalten sowie Primär- und Fremdschlüssel. Microsoft Azure stellt Azure SQL Database und Azure SQL Managed Instance zur Speicherung und Verwaltung relationaler Daten bereit. Diese Datenbanken passen in relationale Datenkonzepte und bieten Skalierbarkeit, Sicherheit und Performance in der Cloud.
Nicht-relationale Datenspeicher oder NoSQL-Datenbanken hingegen bieten andere Speicher- und Abrufoptionen als relationale Datenbanken. Beispiele für nicht-relationale Datenspeicher sind dokumentorientierte, schlüssel-Wert-, Spalten- und Graphdatenbanken, die jeweils ihre eigenen Eigenschaften und Anwendungsfälle besitzen.
Die erfolgreiche Vorbereitung auf die Microsoft Azure Data Fundamentals-Prüfung erfordert ein Verständnis der Unterschiede zwischen relationalen und nicht-relationalen Datenspeichern.
Nicht-relationale Datenspeicher können große Mengen unstrukturierter Daten verarbeiten, was sie flexibel und skalierbar macht. Dazu gehören Dokumentdatenbanken, Key-Value-Stores, Breitspaltenspeicher und Graphdatenbanken.
Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken benötigen sie kein festes Schema und können problemlos Änderungen an der Datenstruktur aufnehmen.
Nicht-relationale Datenspeicher verwenden typischerweise horizontale Skalierung für Speicherung und Abruf, wodurch Daten effizient über mehrere Server verteilt werden. Das macht sie ideal für Big Data und Echtzeitanwendungen.
Sie nutzen außerdem Denormalisierung, was den Bedarf an komplexen Joins reduziert und einen schnelleren Datenzugriff ermöglicht.
Das Verständnis dieser Eigenschaften und Unterschiede ist wichtig für den Erfolg im Microsoft Azure Data Fundamentals Exam.
Azure Storage bietet verschiedene Speicherlösungen für alle Arten und Größen von Daten. Dazu gehören Datei-, Objekt- und Warteschlangenspeicher. Es bietet Funktionen wie Verschlüsselung von ruhenden und während des Transits liegenden Daten und unterstützt verschiedene Datenlasten, sowohl relationale als auch nicht-relationale.
Azure Blob Storage ist beispielsweise hochskalierbar und ideal zum Speichern und Abrufen großer Mengen unstrukturierter Daten, wie Dokumente oder Mediendateien.
Um Daten in Azure Storage zu verwalten und zu sichern, umfassen Best Practices die Verwendung von rollenbasierter Zugriffskontrolle und sicheren Übertragungsprotokollen. Es ist auch wichtig, den Datenzugriff und die Nutzung regelmäßig zu überwachen und zu prüfen, um die Datensicherheit und die Einhaltung von Industriestandards sicherzustellen.
Azure Cosmos DB bietet mehrere wichtige Funktionen, die es zu einer hervorragenden Wahl für Unternehmensanwendungen machen. Funktionen wie globale Verteilung, mehrere Konsistenzmodelle und branchenführende SLAs bieten eine zuverlässige Datenspeicherung und -verwaltung. Dies ermöglicht nahtlose Skalierbarkeit, hohe Verfügbarkeit und geringe Latenz, was es ideal für Anforderungen an hohen Datenverkehr und Datenverarbeitung macht.
Im Vergleich zu anderen Datenspeicherlösungen in Azure Data Services zeichnet sich Azure Cosmos DB durch eine nahtlose Integration mit verschiedenen Azure-Diensten aus, darunter Azure Functions und Azure Logic Apps. Dies erleichtert es Entwicklern, robuste, vollständig verwaltete Anwendungen zu erstellen und bereitzustellen.
Häufige Anwendungsfälle für Azure Cosmos DB in Unternehmensanwendungen sind Echtzeit-Analysen, personalisierte Inhaltsbereitstellung und IoT-Lösungen. Diese Anwendungen erfordern hohe Leistung, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit in ihrem Datenmanagement.
Azure Data Lake besteht aus drei Komponenten: Data Lake Store, Data Lake Analytics und HDInsight.
Data Lake Store dient zur Speicherung und Verwaltung verschiedener Datentypen. Dazu gehören strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten.
Data Lake Analytics ist für Big-Data-Analysen und -Verarbeitung gedacht.
HDInsight ist ein Cloud-Dienst zur Verarbeitung riesiger Datenmengen mit Open-Source-Frameworks wie Hadoop, Spark und Hive.
Azure Data Lake bietet unbegrenzten Speicher, hohe Leistung, Skalierbarkeit, sichere Datenzugriffskontrollen und die Möglichkeit, große Mengen an Anfragen und Analyseaufträgen zu bewältigen.
Im Vergleich zu anderen Datenspeicherlösungen in Azure bietet Azure Data Lake einen umfassenden Satz an Big-Data-Funktionen. Es eignet sich für Organisationen, die mit komplexen und vielfältigen Datentypen zu tun haben und anspruchsvolle Datenverarbeitungs- und Analysefähigkeiten benötigen.
Das Verständnis relationaler Konzepte ist wichtig für die Microsoft Azure Data Fundamentals-Prüfung. Diese Konzepte umfassen Primärschlüssel, Fremdschlüssel und Normalisierung.
Relationale Daten sind in Tabellen mit Zeilen und Spalten strukturiert, während nicht-relationale Daten flexibler sind und in verschiedenen Formaten wie Dokumenten und Diagrammen gespeichert werden.
Azure SQL Database ist eine vollständig verwaltete Cloud-Datenbank, während Azure SQL Managed Instance eine Platform-as-a-Service (PaaS) Datenbank-Engine ist.
Es ist wichtig, die Unterschiede zwischen diesen beiden Angeboten vor der Prüfung zu verstehen.
Azure SQL Database ist ein verwalteter relationaler Datenbankdienst von Microsoft Azure. Es speichert und verwaltet Daten innerhalb von Azure.
Es bietet automatische Datenbankoptimierung, Intelligenz und fortschrittliche Sicherheit. Die Nutzung verbessert Leistung, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit.
Im Vergleich zu anderen Azure-Konzepten für relationale Daten handelt es sich um ein Plattform-as-a-Service-Angebot. Das macht die Verwaltung relationaler Datenbanken einfacher und kosteneffizienter.
Die nahtlose Integration mit anderen Azure-Diensten vereinfacht das Datenmanagement für Organisationen.
Azure SQL Managed Instance ist ein vollständig verwalteter Datenbankdienst mit integrierter Intelligenz. Sie bietet größere Flexibilität und Kosteneinsparungen.
Zu den wichtigsten Vorteilen zählen automatische Backups, hohe Verfügbarkeit und geringere Verwaltungsaufwand.
Azure SQL Database ist für moderne Cloud-Anwendungen konzipiert und bietet Funktionen wie elastisches Skalieren. Azure SQL Managed Instance erleichtert die Migration vom lokalen SQL Server mit nahezu 100 % Kompatibilität.
Best Practices für die Migration umfassen die Nutzung des Database Migration Service für einen nahtlosen Übergang, die Durchführung gründlicher Leistungstests und die Sicherstellung der Kompatibilität mit Drittanbieteranwendungen.
Ein Key-Value-Datenspeicher ist eine Art NoSQL-Datenbank. Es speichert Daten als Schlüssel-Wert-Paare auf schemalose Weise. Im Gegensatz zu herkömmlichen SQL-Datenbanken hat sie kein festes Schema. Dies ermöglicht mehr Flexibilität bei der Datenspeicherung und -abruf.
Der Schlüssel ist eine eindeutige Identifikatorin für die Daten. Der Wert ist die tatsächlich gespeicherte Daten. Diese Speicherlösung ist ideal für einfache Datenmodelle mit hohem Skalierbarkeitsbedarf.
Key-Value-Datenspeicher bieten Vorteile wie hohe Leistung, Skalierbarkeit und Fehlertoleranz. Sie sind zudem einfach zu bedienen und verarbeiten große Datenmengen effizient. Diese Funktionen sind wichtig für die Verwaltung und Verarbeitung von Daten.
Verteilte cloudbasierte Dienste können Key-Value-Datenspeicher effektiv implementieren. Sie bieten nahtlose Skalierbarkeit und hohe Verfügbarkeit.
Praxisnahe Szenarien wie E-Commerce-Plattformen können große Mengen an Nutzer- und Produktdaten effizient mit Key-Value Data Stores verwalten. In Datenmanagementsystemen bietet es eine flexible und skalierbare Lösung zur Verarbeitung großer Datenmengen.
Ein Dokumentenspeicher ist hervorragend geeignet, um unstrukturierte Daten wie JSON-, XML- oder BSON-Dokumente zu speichern. Es ist flexibel und skalierbar und ermöglicht eine Echtzeitabrufung von Informationen. Das ist hilfreich für Anwendungen, die schnellen Zugriff auf viele Daten benötigen.
Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken, die strukturierte Daten und komplexe Joins verwenden, verfügen Dokumentspeicher über natürlichere und intuitivere Speicherung und Abruf. Sie werden häufig in Content-Management-Systemen, E-Commerce-Plattformen und mobilen Anwendungen eingesetzt, wo effiziente und flexible Datenspeicherung wichtig ist.
Mit der Fähigkeit, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten zu verarbeiten, ist ein Dokumentenspeicher eine wertvolle Ergänzung jedes Datenmanagementsystems, insbesondere für Organisationen, die von NoSQL-Datenbanken profitieren und die vielfältigen Datenbedürfnisse moderner Anwendungen erfüllen möchten.
Ein Spaltenfamilienspeicher ist eine Art NoSQL-Datenbank. Es organisiert Daten in Spalten statt in Zeilen, was sie effizient für Analysen und Datenmanagement macht.
Schlüsselmerkmale:
Im Gegensatz zu Key-Value- oder Dokumentenspeichern sind Spaltenfamilienspeicher für das Abfragen und die Analyse großer Datensätze optimiert. Sie eignen sich für Anwendungen, die komplexe Datenanalyse und -berichterstattung erfordern, mit gängigen Anwendungsfällen wie Echtzeitanalysen, Zeitreihendaten und Data Warehousing.
Vorteile der Nutzung eines Säulenfamilienladens:
Für diejenigen, die sich auf die Microsoft Azure Data Fundamentals-Prüfung vorbereiten, ist es wichtig, die Eigenschaften und Anwendungsfälle eines Spaltenfamilienspeichers zu verstehen, um Kenntnisse über NoSQL-Datenbanken und Datenmanagementprinzipien zu demonstrieren.
Die Vorbereitung auf die Microsoft Azure Data Fundamentals-Prüfung beinhaltet das Verständnis von Big Data und Analytics Workloads. Dazu gehört das Verständnis von Konzepten wie Datenverarbeitung, Datenspeicherung, Datenübertragung und Orchestrierung. Es ist entscheidend, sich mit Tools wie Azure Synapse Analytics und Azure Databricks für die Verwaltung von Big Data und Analytics Workloads zu beschäftigen. Diese Tools bieten integrierte Funktionen für Big Data und Data Warehousing.
Das Verständnis verschiedener Arten von Datenlasten wie Batch-, interaktiven, Streaming- und Machine-Learning-Workloads ist unerlässlich, um deren Auswirkungen zu verstehen. Jede Art von Workload hat unterschiedliche Anforderungen und Eigenschaften, die im Kontext von Big Data und Analytics Workload berücksichtigt werden müssen.
Azure Synapse Analytics macht die Handhabung von Big Data und Datenanalyse einfach. Es vereint Data Warehousing und Big-Data-Verarbeitung in einer Plattform. Nutzer können strukturierte und unstrukturierte Daten mithilfe von On-Demand- oder bereitgestellten Ressourcen abfragen. Es funktioniert nahtlos mit anderen Azure-Datendiensten wie Azure Data Lake und Azure Cosmos DB, was es einfach macht, große Datenmengen an einem Ort zu erfassen, zu verarbeiten und zu analysieren.
Häufige Anwendungen sind der Aufbau von Data Warehouses, Echtzeitanalysen sowie fortschrittliche Analysen und maschinelles Lernen. Es ist darauf ausgelegt, die Leistung zu optimieren, Datenbewegungen zu minimieren und das Management zu vereinfachen, wodurch skalierbare und kosteneffiziente Lösungen bereitgestellt werden.
Azure Databricks bietet wichtige Funktionen für großflächige Analysen. Es umfasst eine Plattform für traditionelle und maschinelle Lern-Workloads, einen Arbeitsbereich für Data Scientists und Ingenieure zur Zusammenarbeit sowie Echtzeit-Datenanalyse. Es kann mit verschiedenen Datenquellen integriert werden und bietet integrierte Unterstützung für moderne Data-Warehousing-Lösungen.
Beim Hinzufügen von Azure Databricks zu einer Datenspeicher- und Analyselösung ist es entscheidend, an Datensicherheit, Compliance und Skalierbarkeit zu denken. Überlegen Sie außerdem, wie leicht es sich in bestehende Dateninfrastruktur integrieren lässt und ob es die Werkzeuge zur Erforschung und Visualisierung von Daten gibt.
Echtzeit-Datenanalyse ist ein leistungsstarkes Werkzeug, um sofortige Geschäftsentscheidungen zu treffen. Es liefert Einblicke in Kundenverhalten, Markttrends und operative Leistung. Durch die Verarbeitung und Analyse von Daten, während sie generiert werden, können Organisationen Chancen und Bedrohungen in Echtzeit erkennen. Dies ermöglicht schnelle und fundierte Entscheidungen.
Wichtige Technologien und Werkzeuge, die in der Echtzeitdatenanalyse verwendet werden, sind:
Die Implementierung von Echtzeit-Datenanalysen bietet den Vorteil, sich durch schnellere Entscheidungen, verbesserte Kundenzufriedenheit und gesteigerte operative Effizienz einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Allerdings können Herausforderungen wie Datengenauigkeit, Skalierbarkeit und der Bedarf an spezialisierten Fähigkeiten während der Implementierung auftreten.
Unternehmen nutzen häufig verschiedene Datenspeicherlösungen wie cloudbasierten Speicher, Netzwerk-Attached Storage (NAS) und Storage Area Network (SAN). Diese Optionen variieren in Kosten, Skalierbarkeit und Leistung.
Cloud-basierter Speicher ist beispielsweise skalierbar und kostengünstig, was ihn zu einer guten Wahl für kleine bis mittelgroße Unternehmen macht. Eine SAN-Lösung hingegen bietet hohe Leistung, ist aber teurer.
Bei der Auswahl einer Datenspeicherlösung sollten Unternehmen Faktoren wie Datenvolumen, Leistungsanforderungen und Budget berücksichtigen. Wenn beispielsweise Hochleistungsspeicher für ein großes Datenvolumen benötigt wird, könnte eine SAN-Lösung am besten sein. Wenn Budget und Skalierbarkeit Priorität haben, könnte cloudbasierter Speicher ideal sein.
Die Berücksichtigung dieser Faktoren ist wichtig, um die am besten geeignete Datenspeicherlösung für ein Unternehmen zu finden.
Das Verständnis von Datenvisualisierungstechniken ist wichtig für den Erfolg in der Microsoft Azure Data Fundamentals-Prüfung. Einige gängige Techniken sind:
Um im Microsoft Azure Data Fundamentals Exam (DP-900) erfolgreich zu sein, sollten Kandidaten ein gutes Verständnis wichtiger Datenkonzepte haben. Dazu gehören verschiedene Datentypen, relationale und nicht-relationale Daten sowie Datenlasten. Es ist auch wichtig, mit den Kern-Azure-Datendiensten wie Azure SQL Database, Azure Cosmos DB, Azure Synapse Analytics und Azure Data Factory vertraut zu sein.
Eine großartige Möglichkeit, diese Dienste zu erkunden und zu verstehen, ist die Nutzung von Microsoft Learn. Diese Plattform bietet praxisnahe Schulungsmodule, interaktive Erlebnisse und Testlabore. Kandidaten können diese Ressourcen nutzen, um ein umfassendes Verständnis der Funktionen und Fähigkeiten jedes Azure-Datendienstes zu erlangen. So stellen sie sicher, dass sie gut auf die Prüfung vorbereitet sind.
Mach dich bereit für die Azure Data Fundamentals Prüfung. Beginnen Sie damit, die Kernkonzepte und -dienste für die Datenspeicherung und -verarbeitung in der Azure-Cloud kennenzulernen. Verstehen Sie die wichtigsten Funktionen und Merkmale von Azure-Datendiensten. Übe die Nutzung dieser Dienste, um praktische Erfahrung zu sammeln. Schauen Sie sich auch die Prüfungsziele und Lernressourcen von Microsoft für eine umfassende Vorbereitung an.
Readynez bietet einen eintägigen DP-900 Azure Data Fundamentals Kurs und ein Zertifizierungsprogramm an, das Ihnen alle Lern- und Unterstützungsangebote bietet, die Sie benötigen, um sich erfolgreich auf die Prüfung und Zertifizierung vorzubereiten. Der DP-900 Azure Data Fundamentals Kurs und alle unsere anderen Microsoft Azure-Kurse sind ebenfalls Teil unseres einzigartigen Unlimited Microsoft Trainingsangebots, bei dem Sie die Azure Data Fundamentals und 60+ weitere Microsoft-Kurse für nur 199 € pro Monat besuchen können – der flexibelste und erschwinglichste Weg, Ihre Microsoft-Zertifizierungen zu erwerben.
Bitte kontaktieren Sie uns bei Fragen oder wenn Sie sich über Ihre Chance mit der Azure Data Fundamentals-Zertifizierung und wie Sie diese am besten erreichen möchten.
Konzentrieren Sie sich auf Themen wie Kerndatenkonzepte, Datenspeicherung, Datenverarbeitung und Datenvisualisierungstechniken. Understand Azure Data Services såsom Azure SQL Database, Azure Cosmos DB, Azure Data Lake Storage und Azure Synapse Analytics. Übe mit praktischen Übungen und wiederhole Beispielprüfungsfragen.
Zu den Lernressourcen für die Azure Data Fundamentals Prüfung gehören Microsoft Learn-Module, offizielle Übungstests, Prüfungsvorbereitungshilfen und Online-Trainingskurse von Plattformen wie Coursera und Udemy.
Ja, es gibt Übungsprüfungen und Beispielaufgaben für die Azure Data Fundamentals Prüfung auf der offiziellen Microsoft-Website und auf anderen Online-Plattformen wie Udemy und Coursera.
Das Prüfungsformat für die Azure Data Fundamentals Prüfung umfasst Multiple-Choice-Fragen und Fallstudien. Zum Beispiel könnten Sie gebeten werden, die beste Datenspeicherlösung für ein bestimmtes Szenario zu identifizieren.
Nein, es gibt keine spezifischen Voraussetzungen für die Azure Data Fundamentals Prüfung.
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