Curso DP-750 Implement Data Engineering Solutions Using Azure Databricks del centro CAS TRAINING

Descripción

Con este programa aprenderás a implementar soluciones de ingeniería de datos empresariales con Azure Databricks, dominando Delta Lake, Apache Spark, MLflow e integraciones con Azure Data Factory y Azure Synapse para crear arquitecturas lakehouse modernas.

A quién va dirigido

El programa está orientado a:

• Ingenieros de datos con Azure.
• Arquitectos de plataformas de datos (lakehouse, medallion).
• Data Scientists que necesitan dominar Databricks.

Objetivos

• Diseñar pipelines de datos robustos con Azure Databricks y Spark.
• Implementar arquitecturas Delta Lake y Medallion.
• Integrar Databricks con Azure Data Factory y Synapse.
• Gestionar modelos de Machine Learning con MLflow.

Temario

Módulo 1: Configuración e implementación de un entorno de Azure Databricks

• Exploración de Azure Databricks: visión general de la plataforma, workspaces y componentes principales.
• Descripción de la arquitectura de Azure Databricks: plano de control, plano de datos y flujo de procesamiento.
• Descripción de las integraciones de Azure Databricks: Azure Data Lake Storage, Azure Data Factory, Microsoft Fabric y otros servicios de Azure.
• Selección y configuración de recursos de cómputo en Azure Databricks: tipos de clúster, políticas de clúster y SQL Warehouses.
• Creación y organización de objetos en el catálogo de Unity: metastore, catálogos, esquemas y tablas.

Módulo 2: Protección y control de objetos del catálogo de Unity en Azure Databricks

• Protección de objetos del catálogo de Unity: control de acceso basado en privilegios (GRANT/REVOKE), permisos a nivel de catálogo, esquema, tabla y columna.
• Control de objetos del catálogo de Unity: enmascaramiento de datos, filtros de fila y auditoría del acceso a datos.

Módulo 3: Preparación y procesamiento de datos con Azure Databricks

• Diseño e implementación del modelado de datos con Azure Databricks: arquitectura medallion (Bronze/Silver/Gold), esquemas en estrella y modelos de datos optimizados para analítica.
• Ingesta de datos en el catálogo de Unity: carga incremental y completa, Auto Loader y streaming estructurado.
• Limpieza, transformación y carga de datos en el catálogo de Unity: transformaciones con PySpark y Spark SQL, operaciones Delta Lake (merge, update, delete).
• Implementación y administración de restricciones de calidad de datos con Azure Databricks: expectativas (expectations) en Delta Live Tables y validaciones de esquema.

Módulo 4: Implementación y mantenimiento de canalizaciones de datos y cargas de trabajo con Azure Databricks

• Diseño e implementación de canalizaciones de datos con Azure Databricks: Delta Live Tables (DLT), pipelines declarativos y gestión de dependencias entre tablas.
• Implementación de trabajos de Lakeflow con Azure Databricks: orquestación de tareas, programación de trabajos y gestión de dependencias entre jobs.
• Implementación de procesos del ciclo de vida de desarrollo en Azure Databricks: integración con Git, Databricks Asset Bundles (DAB), entornos de desarrollo y despliegue CI/CD.
• Supervisión, solución de problemas y optimización de cargas de trabajo en Azure Databricks: Spark UI, métricas de rendimiento, optimización de consultas y gestión del almacenamiento Delta.

Titulación obtenida

Preparación para certificaciones de Azure Data Engineer. Consulta el itinerario con nuestros asesores.

Requisitos

Para acceder se requieren los siguientes requisitos:

• Experiencia con Python y SQL.
• Conocimientos de Azure Data Services (ADF, ADLS).
• Familiaridad con conceptos de big data.

Información Adicional

Materiales

• Documentación oficial del curso DP-750.
• Entorno de laboratorio Azure Databricks.

Precio: 650,00 €

Horario: Lun a Jue, 9:00-15:00

Modalidad: Aula virtual en directo

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