Duración del curso: 4 días

En este curso, el alumno aprenderá a implementar y administrar cargas de trabajo de ingeniería de datos en Microsoft Azure, mediante servicios de Azure como Azure Synapse Analytics, Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Stream Analytics, Azure Databricks y otros. El curso se centra en tareas comunes de ingeniería de datos, como la orquestación de canalizaciones de transferencia y transformación de datos, el trabajo con archivos de datos en un lago de datos, la creación y carga de almacenes de datos relacionales, la captura y la agregación de flujos de datos en tiempo real y el seguimiento de recursos y linaje de datos.

Perfil del público

La audiencia principal de este curso son profesionales de datos, arquitectos de datos y profesionales de business intelligence que quieren obtener información sobre la ingeniería de datos y la creación de soluciones analíticas mediante las tecnologías de plataforma de datos que hay en Microsoft Azure. La audiencia secundaria de este curso incluye analistas y científicos de datos que trabajan con soluciones analíticas basadas en Microsoft Azure.

CONTENIDO DEL CURSO

• Módulo 1: Introducción a la ingeniería de datos en Azure

• Módulo 2: Introducción a Azure Data Lake Storage Gen2

• Módulo 3: Introducción a Azure Synapse Analytics

• Módulo 4: Uso de un grupo de SQL sin servidor de Azure Synapse para consultar archivos en un lago de datos
• Módulo 5: Uso de grupos de SQL sin servidor de Azure Synapse para transformar datos en un lago de datos
• Módulo 6: Creación de una base de datos de lago en Azure Synapse Analytics
• Módulo 7: Análisis de datos con Apache Spark en Azure Synapse Analytics
• Módulo 8: Transformación de datos con Spark en Azure Synapse Analytics
• Módulo 9: Uso de Delta Lake en Azure Synapse Analytics
• Módulo 10:  Análisis de datos en un almacenamiento de datos relacional
• Módulo 11: Carga de datos en un almacenamiento de datos relacional
• Módulo 12: Creación de una canalización de datos en Azure Synapse Analytics
• Módulo 13: Uso de cuadernos de Spark en una canalización de Azure Synapse
• Módulo 14: Planeamiento del procesamiento analítico y transaccional híbrido mediante Azure Synapse Analytics
• Módulo 15: Implementación de Azure Synapse Link con Azure Cosmos DB
  
• Módulo 16: Implementación de Azure Synapse Link para SQL
  
• Módulo 17: Introducción a Azure Stream Analytics
• Módulo 18: Ingesta de datos de streaming mediante Azure Stream Analytics y Azure Synapse Analytics
• Módulo 19:  Visualización de datos en tiempo real con Azure Stream Analytics y Power BI
• Módulo 20: Introducción a Microsoft Purview
• Módulo 21: Integración de Microsoft Purview y Azure Synapse Analytics
• Módulo 22: Explorar Azure Databricks
  
• Módulo 23: Uso de Apache Spark en Azure Databricks
• Módulo 24: Ejecución de cuadernos de Azure Databricks con Azure Data Factory