Azure Data Engineer Associate Certification Guide: Ace the DP-203 exam with advanced data engineering skills
Lingua: inglese
Editore: Packt Publishing, 2024
- Brossura
- Nuovo
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno UnitoRia Christie Collections
Venditore AbeBooks dal 25 marzo 2015
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- Titolo
- Azure Data Engineer Associate Certification Guide: Ace the DP-203 exam with advanced data engineering skills
- Autore
- Giacinto Palmieri; Surendra Mettapalli; Newton Alex
- Editore
- Packt Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1805124684
- ISBN 13
- 9781805124689
- Edizione
- seconda edizione
- Peso dell'articolo
- 1052 grammi
Achieve Azure Data Engineer Associate certification success with this DP-203 exam guide
Purchase of this book unlocks access to web-based exam prep resources including mock exams, flashcards, and exam tips, and the eBook PDF
Key Features
- Prepare for the DP-203 exam with expert insights, real-world examples, and practice resources
- Gain up-to-date skills to thrive in the dynamic world of cloud data engineering
- Build secure and sustainable data solutions using Azure services
Book Description
One of the top global cloud providers, Azure offers extensive data hosting and processing services, driving widespread cloud adoption and creating a high demand for skilled data engineers. The Azure Data Engineer Associate (DP-203) certification is a vital credential, demonstrating your proficiency as an Azure data engineer to prospective employers. This comprehensive exam guide is designed for both beginners and seasoned professionals, aligned with the latest DP-203 certification exam, to help you pass the exam on your first try.
The book provides a foundational understanding of IaaS, PaaS, and SaaS, starting with core concepts like virtual machines (VMs), VNETS, and App Services and progressing to advanced topics such as data storage, processing, and security. What sets this exam guide apart is its hands-on approach, seamlessly integrating theory with practice through real-world examples, practical exercises, and insights into Azure's evolving ecosystem. Additionally, you'll unlock lifetime access to supplementary practice material on an online platform, including mock exams, interactive flashcards, and exam tips, ensuring a comprehensive exam prep experience.
By the end of this book, you’ll not only be ready to excel in the DP-203 exam, but also be equipped to tackle complex challenges as an Azure data engineer.
What you will learn
- Design and implement data lake solutions with batch and stream pipelines
- Secure data with masking, encryption, RBAC, and ACLs
- Perform standard extract, transform, and load (ETL) and analytics operations
- Implement different table geometries in Azure Synapse Analytics
- Write Spark code, design ADF pipelines, and handle batch and stream data
- Use Azure Databricks or Synapse Spark for data processing using Notebooks
- Leverage Synapse Analytics and Purview for comprehensive data exploration
- Confidently manage VMs, VNETS, App Services, and more
Who this book is for
This book is for data engineers who want to take the Azure Data Engineer Associate (DP-203) exam and delve deep into the Azure cloud stack. Engineers and product managers new to Azure or preparing for interviews with companies working on Azure technologies will find invaluable hands-on experience with Azure data technologies through this book.
A basic understanding of cloud technologies, ETL, and databases will assist with understanding the concepts covered.
Table of Contents
- Introducing Azure Basics
- Implementing a Partition Strategy
- Designing and Implementing the Data Exploration Layer
- Ingesting and Transforming Data
- Developing a Batch Processing Solution
- Developing a Stream Processing Solution
- Managing Batches and Pipelines
- Implementing Data Security
- Monitoring Data Storage and Data Processing
- Optimizing and Troubleshooting Data Storage and Data Processing
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Informazioni sull’autore
Giacinto Palmieri is a freelance technical trainer and consultant who has been working in the IT secotr for for more than 25 years, He has a double background as a developer and a data engineer and focuses nowadays on Azure development and data services, but also on Power BI. He works for a wide range of training companies and for their clients in different business sectors and geographical areas.He prides himelf in always trying to go to the bottom of things, exploring not only the what and the how but also the why (his educational background is in Philosophy), which then allows him to convey this deep understanding to his course participants and readers
Surendra Mettapalli is leading expert in Azure technologies with proven track record of designing, implementing innovative cloud solutions. As a Lead Data Engineer/Architect, he specializes in pivotal services such as Azure Synapse Analytics, Azure Databricks, Azure Data Factory and Power BI. He has a deep understanding of Cloud Architecture, Data Engineering, AI-driven applications, and has successfully collaborated with the diverse clients across various sectors including technology, finance, retail and government. His expertise has been instrumental in delivering some of the largest and most impactful data projects, enabling organizations to utilize Azure's full potential and enhance their business operations.
Newton Alex leads several Azure Data Analytics teams in Microsoft, India. His team contributes to technologies including Azure Synapse, Azure Databricks, Azure HDInsight, and many open source technologies, including Apache YARN, Apache Spark, and Apache Hive. He started using Hadoop while at Yahoo, USA, where he helped build the first batch processing pipelines for Yahoo's ad serving team. After Yahoo, he became the leader of the big data team at Pivotal Inc., USA, where he was responsible for the entire open source stack of Pivotal Inc. He later moved to Microsoft and started the Azure Data team in India. He has worked with several Fortune 500 companies to help build their data systems on Azure.
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