Ingeniería de datos en Microsoft Azure (DP 203T00)
Curso Disponible presencial o en Línea
Duración: 28 horas.
La audiencia principal de este curso son los profesionales de datos, arquitectos de datos y profesionales de inteligencia empresarial que desean aprender sobre ingeniería de datos y crear soluciones analíticas utilizando tecnologías de plataforma de datos que existen en Microsoft Azure. El público secundario de este curso: analistas de datos y científicos de datos que trabajan con soluciones analíticas creadas en Microsoft Azure.
Rol de trabajo: ingeniero de datos
En este curso, el estudiante aprenderá sobre la ingeniería de datos en lo que respecta al trabajo con soluciones analíticas por lotes y en tiempo real utilizando tecnologías de plataforma de datos de Azure. Los estudiantes comenzarán por comprender las tecnologías básicas de computación y almacenamiento que se utilizan para construir una solución analítica. Los estudiantes aprenderán a explorar de forma interactiva los datos almacenados en archivos en un lago de datos. Aprenderán las diversas técnicas de ingesta que se pueden usar para cargar datos utilizando la capacidad de Apache Spark que se encuentra en Azure Synapse Analytics o Azure Databricks, o cómo ingerir usando Azure Data Factory o las canalizaciones de Azure Synapse. Los estudiantes también aprenderán las diversas formas en que pueden transformar los datos utilizando las mismas tecnologías que se utilizan para ingerir datos. Comprenderán la importancia de implementar la seguridad para garantizar que los datos estén protegidos en reposo o en tránsito. Luego, el estudiante mostrará cómo crear un sistema analítico en tiempo real para crear soluciones analíticas en tiempo real.
Los estudiantes exitosos comienzan este curso con conocimientos de computación en la nube y conceptos básicos de datos y experiencia profesional con soluciones de datos.
Completando específicamente:
This module provides an overview of the Azure compute and storage technology options that are available to data engineers building analytical workloads. This module teaches ways to structure the data lake, and to optimize the files for exploration, streaming, and batch workloads. The student will learn how to organize the data lake into levels of data refinement as they transform files through batch and stream processing. Then they will learn how to create indexes on their datasets, such as CSV, JSON, and Parquet files, and use them for potential query and workload acceleration.
In this module, students will learn how to work with files stored in the data lake and external file sources, through T-SQL statements executed by a serverless SQL pool in Azure Synapse Analytics. Students will query Parquet files stored in a data lake, as well as CSV files stored in an external data store. Next, they will create Azure Active Directory security groups and enforce access to files in the data lake through Role-Based Access Control (RBAC) and Access Control Lists (ACLs).
This module teaches how to use various Apache Spark DataFrame methods to explore and transform data in Azure Databricks. The student will learn how to perform standard DataFrame methods to explore and transform data. They will also learn how to perform more advanced tasks, such as removing duplicate data, manipulate date/time values, rename columns, and aggregate data.
This module teaches how to explore data stored in a data lake, transform the data, and load data into a relational data store. The student will explore Parquet and JSON files and use techniques to query and transform JSON files with hierarchical structures. Then the student will use Apache Spark to load data into the data warehouse and join Parquet data in the data lake with data in the dedicated SQL pool.
This module teaches students how to ingest data into the data warehouse through T-SQL scripts and Synapse Analytics integration pipelines. The student will learn how to load data into Synapse dedicated SQL pools with PolyBase and COPY using T-SQL. The student will also learn how to use workload management along with a Copy activity in a Azure Synapse pipeline for petabyte-scale data ingestion.
This module teaches students how to build data integration pipelines to ingest from multiple data sources, transform data using mapping data flowss, and perform data movement into one or more data sinks.
In this module, you will learn how to create linked services, and orchestrate data movement and transformation using notebooks in Azure Synapse Pipelines.
In this module, students will learn how to secure a Synapse Analytics workspace and its supporting infrastructure. The student will observe the SQL Active Directory Admin, manage IP firewall rules, manage secrets with Azure Key Vault and access those secrets through a Key Vault linked service and pipeline activities. The student will understand how to implement column-level security, row-level security, and dynamic data masking when using dedicated SQL pools.
In this module, students will learn how Azure Synapse Link enables seamless connectivity of an Azure Cosmos DB account to a Synapse workspace. The student will understand how to enable and configure Synapse link, then how to query the Azure Cosmos DB analytical store using Apache Spark and SQL serverless.
In this module, students will learn how to process streaming data with Azure Stream Analytics. The student will ingest vehicle telemetry data into Event Hubs, then process that data in real time, using various windowing functions in Azure Stream Analytics. They will output the data to Azure Synapse Analytics. Finally, the student will learn how to scale the Stream Analytics job to increase throughput.
In this module, students will learn how to ingest and process streaming data at scale with Event Hubs and Spark Structured Streaming in Azure Databricks. The student will learn the key features and uses of Structured Streaming. The student will implement sliding windows to aggregate over chunks of data and apply watermarking to remove stale data. Finally, the student will connect to Event Hubs to read and write streams.
Preguntas frecuentes
El precio de los cursos de Excel varía según el nivel. Preguntanos y con gusto te asesoramos.
Para darte mayor información por favor llámanos al 4422150021 o dejanos un WhatsApp 4421817545
Del Mesón 186-Int 12, Col del Prado, 76030 Santiago de Querétaro, Qro.
Estamos junto al edificio de Telmex de Tecnológico a una cuadra de Zaragoza. Puedes estacionarte junto al edificio Tec100 / Nippo en una explanada grande, es una opción muy económica.
Es correcto, al finalizar el curso se entrega una constancia certificada por Executrain, que te ayudará a demostrar tus habilidades.
Claro, en Executrain contamos con más de 30 años de experiencia brindando servicios de capacitación y consultoría a empresas en el Bajío. Puedes buscarnos en Google como Executrain Querétaro para consultar las recomendaciones de los alumnos.
SI claro, solo envía tu constancia de situación fiscal y con gusto te facturamos.
Te ofrecemos una gran cantidad de opciones de certificación, tanto la capacitación como los exámenes pues somos Centro VUE.
