Microsoft Azure Schulungen & Inhouse Seminare

Wenn Sie Microsoft Azure als Data Scientist nutzen möchten, gibt es eine Reihe von Diensten und Konzepten, mit denen Sie sich vertraut machen sollten. Hier ist eine Liste der wichtigsten Themen und Dienste, die Sie in Betracht ziehen sollten:

Azure Grundlagen:

• Einführung in die Azure-Portaloberfläche und Azure Resource Manager.
• Azure CLI (Command Line Interface) und SDKs (Software Development Kits).

Azure Machine Learning Service:

• Erstellung und Verwaltung von Workspaces.
• Trainieren, Bewerten und Implementieren von Modellen.
• Verwendung des Azure Machine Learning Studio für Drag-and-Drop-ML-Workflows.
• Automatisierte ML-Experimente und Hyperparameter-Tuning.

Datenverarbeitung und -speicherung:

• Azure Data Lake Storage: Skalierbare und sichere Datenspeicherung.
• Azure Databricks: Ein Apache Spark-basierter Analyse-Service für Big Data und KI-Workflows.
• Azure SQL Data Warehouse (heute als Azure Synapse Analytics bekannt): Ein Analyse-Dienst für große Datenvolumen.

Data Factory:

• Erstellung, Planung und Verwaltung von ETL (Extract, Transform, Load)-Prozessen.

Azure Cognitive Services:

• Vordefinierte Modelle und Dienste für Computer Vision, Textanalyse, Übersetzung, Spracherkennung und mehr.

Azure Notebooks:

• Ein Service, um Jupyter-Notebooks zu erstellen, auszuführen und zu teilen.

Power BI:

• Erstellung interaktiver Dashboards und Berichte.
• Integration von Machine Learning-Modellen in Power BI für Echtzeitanalysen.

Azure Kubernetes Service (AKS):

• Wenn Sie Container nutzen, um ML-Modelle zu skalieren und zu orchestrieren.

Sicherheit und Management:

• Verständnis für Identität und Zugriffsmanagement in Azure.
• Überwachung und Management von Ressourcen mit Azure Monitor und Log Analytics.

Entwicklungstools und -sprachen:

• Azure bietet SDKs für verschiedene Programmiersprachen wie Python, R, .NET und Java.
• Vertrautheit mit gängigen Data Science-Bibliotheken und -Frameworks, die in Azure integriert sind.

Azure DevOps:

• Wenn Sie Continuous Integration und Continuous Deployment für Ihre ML-Projekte implementieren möchten.

Das kontinuierliche Experimentieren und das praktische Arbeiten mit echten Datenprojekten auf der Azure-Plattform werden Ihre Fähigkeiten weiter festigen. Es ist auch empfehlenswert, offizielle Azure-Schulungen und Zertifizierungen, insbesondere die Zertifizierung "Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate" oder "Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate", in Betracht zu ziehen.

Es gibt verschieden Zertifizierungen zu Microsoft Azure, passend zum gewünschten Level und für die jeweilige Rolle: 

• Level: Fundamentals, Associate, Expert, Specialty
• Jobrollen - Azure Administrator, Azure Entwickler, Cloud Architekt, Azure DevOps Engineer, Azure Security Experte, AI Engineer, Data Engineer, Data Scientist

Detaillierte Informationen zu der jeweiligen Zertifizierung und zu den Vorbereitungskursen finden Sie unter Microsoft Zertifizierungen.

Verbessern Sie Ihre Karrierechancen mit Microsoft-Zertifizierungen.

Microsoft Fabric ist eine umfassende Analyselösung für Unternehmen, die den gesamten Datenanalyseprozess von der Datenverschiebung bis zur Echtzeitanalyse abdeckt. Die Hauptmerkmale und Vorteile von Microsoft Fabric sind:

• All-in-One-Lösung: Von Data Science über Real-Time Analytics bis hin zu Business Intelligence ist alles enthalten.
• Umfassende Dienste: Bietet Services wie Data Lake, Datentechnik und Datenintegration an einem zentralen Ort.
• Integrierte Plattform: Vereint Datentechnik, Data Factory, Data Science, Data Warehouse und Power BI auf einer SaaS-Basis.
• Vorteile der Integration:
  
  • Branchenführende, tief integrierte Analysen.
  • Funktionen, die in bekannten oder leicht erlernbaren Umgebungen gemeinsam genutzt werden können.
  • Einfacher Zugriff und Wiederverwendung von Ressourcen für Entwickler.
  • Einheitlicher Data Lake für die Datenspeicherung und Nutzung bevorzugter Analysetools.
  • Zentrale Verwaltung und Governance.
    
    
• OneLake und Lakehouse-Architektur: Die Fabric-Plattform kombiniert die OneLake- und Lakehouse-Architekturen. OneLake, auch bekannt als der Data Lake von Fabric, dient als Basis für alle Fabric-Dienste und bietet eine zentrale Stelle zur Speicherung von Organisationsdaten. Es basiert auf ADLS Gen2 (Azure Data Lake Storage).

Azure-Grundlagen: Verstehen Sie die Kernkomponenten von Azure, einschließlich Azure-Regionen, Ressourcengruppen, Azure-Abonnements und Kostenmanagement.

Azure-Portal und PowerShell: Beherrschen Sie die Nutzung des Azure-Portals und die Automatisierung von Aufgaben mit Azure PowerShell und Azure CLI (Command-Line Interface).

Azure-Identität und Zugriff: Verstehen Sie Azure Active Directory und wie man Identitäten verwaltet, einschließlich Benutzer, Gruppen und Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC).

Azure-Netzwerkdienste: Erlernen Sie die Konfiguration und Verwaltung von Azure-Virtual Networks, VPNs, Azure DNS, Load Balancer, Netzwerksicherheitsgruppen und ExpressRoute.

Azure Compute Services: Verwalten Sie Azure Virtual Machines, VM-Skalierungsgruppen, und Azure Kubernetes Service (AKS), und verstehen Sie, wie man Compute-Ressourcen automatisiert und anpasst.

Azure-Speicherlösungen: Verstehen Sie die verschiedenen Azure-Speicheroptionen, einschließlich Blob Storage, File Storage, Disk Storage, und wie man Daten sichert und wiederherstellt.

Azure-Backup und Notfallwiederherstellung: Beherrschen Sie die Konfiguration von Azure Site Recovery und die Implementierung von Azure Backup-Lösungen.

Azure-Monitoring-Tools: Nutzen Sie Azure Monitor, Azure Alerts, Log Analytics und Application Insights für das Überwachen der Performance und Gesundheit von Ressourcen.

Azure-Sicherheit: Verstehen Sie die Tools und Praktiken, die Azure für die Sicherheit bietet, einschließlich Azure Security Center, Key Vault, Netzwerksicherheitsgruppen und Identity Protection.

Azure-PaaS-Dienste: Ein grundlegendes Verständnis von PaaS-Diensten wie Azure App Service, Azure SQL Database, Cosmos DB, und wie man diese verwaltet.

Azure DevOps-Grundlagen: Kenntnisse in der Verwendung von Azure DevOps für CI/CD-Pipelines und Infrastruktur als Code-Ansätze wie Azure Resource Manager (ARM) Templates oder Terraform.

Azure-Kostenmanagement und -Optimierung: Verstehen Sie das Azure-Kostenmanagement, einschließlich der Nutzung von Budgets, Preisrechnern und Analysetools, um Kosten zu überwachen und zu optimieren.

Lizenzierung und SLAs: Kenntnisse über Azure-Service-Level-Agreements (SLAs) und Lizenzierungsmodelle.

Compliance und Governance: Verstehen der Compliance-Standards und Governance-Tools, die Azure bietet, um Richtlinien und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.