Conocerás las tecnologías de proceso y almacenamiento básicas que se usan para crear una solución analítica, aprenderás a explorar interactivamente los datos almacenados en archivos de un lago de datos, estudiarás las diversas técnicas de ingesta que se pueden usar para cargar datos mediante la funcionalidad de Apache Spark incluida en Azure Synapse Analytics o Azure Databricks, o cómo ingerir mediante canalizaciones de Azure Data Factory o Azure Synapse.
Personas interesadas en adquirir la Certificación DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure.
Módulo 1: Exploración de las opciones de proceso y almacenamiento de las cargas de trabajo de ingeniería de datos
Introducción a Azure Synapse Analytics
Descripción de Azure Databricks
Introducción a Azure Data Lake Storage
Descripción de la arquitectura de Delta Lake
Trabajo con secuencias de datos mediante Azure Stream Analytics
Laboratorio: Exploración de las opciones de proceso y almacenamiento de las cargas de trabajo de ingeniería de datos
Módulo 2: Ejecución de consultas interactivas con grupos de SQL sin servidor de Azure Synapse Analytics
Exploración de las capacidades de los grupos de SQL sin servidor de Azure Synapse
Consulta de datos en el lago mediante grupos de SQL sin servidor de Azure Synapse
Creación de objetos de metadatos en grupos de SQL sin servidor de Azure Synapse
Protección de datos y administración de usuarios en grupos de SQL sin servidor de Azure Synapse
Laboratorio: Ejecución de consultas interactivas con grupos de SQL sin servidor
Módulo 3: Exploración y transformación de datos en Azure Databricks
Descripción de Azure Databricks
Lectura y escritura de datos en Azure Databricks
Trabajo con elementos DataFrame en Azure Databricks
Trabajo con métodos avanzados de DataFrame en Azure Databricks
Laboratorio: Realización de exploraciones y transformaciones de datos en Azure Databricks
Módulo 4: Exploración, transformación y carga de datos en almacenamientos de datos con Apache Spark
Definición de la ingeniería de macrodatos con Apache Spark en Azure Synapse Analytics
Ingesta de datos con cuadernos de Apache Spark en Azure Synapse Analytics
Transformación de datos con objetos DataFrame de grupos de Apache Spark de Azure Synapse Analytics
Integración de grupos de SQL y Apache Spark en Azure Synapse Analytics
Laboratorio: Exploración, transformación y carga de datos en almacenamientos de datos con Apache Spark
Módulo 5: Ingesta y carga de datos en almacenamientos de datos
Uso de procedimientos recomendados para la carga de datos en Azure Synapse Analytics
Ingesta a escala de petabytes con Azure Data Factory
Laboratorio: Ingesta y carga de datos en almacenamientos de datos
Módulo 6: Transformación de datos con canalizaciones de Azure Data Factory o Azure Synapse
Integración de datos con Azure Data Factory o canalización de Azure Synapse
Realización de transformaciones sin código y a escala con canalizaciones de Azure Data Factory o Azure Synapse
Laboratorio: Transformación de datos con canalizaciones de Azure Data Factory o Azure Synapse
Módulo 7: Organización de movimientos y transformaciones de datos en canalizaciones de Azure Synapse
Orquestación de movimientos y transformaciones de datos en Azure Data Factory
Laboratorio: Organización de movimientos y transformaciones de datos en canalizaciones de Azure Synapse
Módulo 8: Seguridad integral con Azure Synapse Analytics
Creación de un almacenamiento de datos en Azure Synapse Analytics
Configuración y administración de secretos en Azure Key Vault
Implementación de controles de cumplimiento para datos confidenciales
Laboratorio: Seguridad integral con Azure Synapse Analytics
Módulo 9: Soporte de procesamientos analíticos transaccionales híbridos con Azure Synapse Link
Diseño del procesamiento analítico y transaccional híbrido mediante Azure Synapse Analytics
Configuración de Azure Synapse Link con Azure Cosmos DB
Consulta de Azure Cosmos DB con grupos de Apache Spark
Consulta de Azure Cosmos DB con grupos de SQL sin servidor
Laboratorio: Soporte de procesamientos analíticos transaccionales híbridos con Azure Synapse Link
Módulo 10: Procesamiento de secuencias en tiempo real con Stream Analytics
Habilitación de mensajería confiable para aplicaciones de macrodatos con Azure Event Hubs
Trabajo con secuencias de datos mediante Azure Stream Analytics
Ingesta de flujos de datos con Azure Stream Analytics
Laboratorio: Procesamiento de secuencias en tiempo real con Stream Analytics
Módulo 11: Creación de una solución de procesamiento de secuencias con Event Hubs y Azure Databricks
Procesamiento de datos de streaming con Structured Streaming de Azure Databricks
Laboratorio: Creación de una solución de procesamiento de secuencias con Event Hubs y Azure Databricks
Recibirás Certificación DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure.
No es necesario obtener conocimientos previos en el sector.
