FORMACIÓN OFICIAL MICROSOFT | CURSOS EN MADRID

DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure

Duración: 20 horas

Curso de Data Engineering on Microsoft Azure

La formación en Data Engineering on Microsoft Azure está diseñada principalmente para los profesionales de datos, arquitectos de datos y profesionales de la inteligencia empresarial que desean aprender sobre ingeniería de datos y creación de soluciones analíticas mediante tecnologías de plataforma de datos que existen en Microsoft Azure.

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Requisitos Previos

Los alumnos deben tener experiencia de Cloud Computing, Core Data y Data Solutions.

Haber realizado los cursos:

Modalidad formativa

  • Presencial en Gadesoft: Madrid.
  • Presencial en cliente: En sus instalaciones. Toda la península.
  • Online Direct: Mediante herramientas de videoconferencia (Microsoft Teams), en directo con el instructor. Pantalla compartida, interacción, seguimiento total.

Objetivos

En el curso de Data Engineering on Microsoft Azure, el alumno aprenderá sobre los patrones y prácticas de ingeniería de datos en lo que respecta a trabajar con soluciones analíticas por lotes y en tiempo real mediante tecnologías de plataforma de datos de Azure.

Los alumnos comenzarán por comprender las tecnologías básicas de computación y almacenamiento que se usan para crear una solución analítica.

A continuación, explorarán cómo diseñar capas de servicio analítico y se centrarán en consideraciones de ingeniería de datos para trabajar con archivos de origen.

Los estudiantes aprenderán a explorar interactivamente los datos almacenados en archivos en un lago de datos.

Contenidos

  • Manual oficial de Microsoft.
  • Laboratorios de prácticas.
  • Opcional: Voucher de certificación.

Fechas

Próximas fechas de convocatoria para el curso:

  • 13 de junio de 2023
  • 17 de julio de 2023
  • 25 de septiembre de 2023
  • 16 de octubre de 2023
  • 27 de noviembre de 2023
  • 18 de diciembre de 2023

Certificación

El público principal del DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure son profesionales de datos, arquitectos de datos y profesionales de la inteligencia empresarial que desean aprender sobre ingeniería de datos y crear soluciones analíticas mediante tecnologías de plataforma de datos que existen en Microsoft Azure.

La audiencia secundaria para este curso analistas de datos y científicos de datos que trabajan con soluciones analíticas basadas en Microsoft Azure.

TEMARIO

Module 1: Explore compute and storage options for data engineering workloads

  • Introduction to Azure Synapse Analytics.
  • Describe Azure Databricks.
  • Introduction to Azure Data Lake storage.
  • Describe Delta Lake architecture.
  • Work with data streams by using Azure Stream Analytics.

Lab: Explore compute and storage options for data engineering workloads.

Module 2: Run interactive queries using Azure Synapse Analytics serverless SQL pools

  • Explore Azure Synapse serverless SQL pools capabilities.
  • Query data in the lake using Azure Synapse serverless SQL pools.
  • Create metadata objects in Azure Synapse serverless SQL pools.
  • Secure data and manage users in Azure Synapse serverless SQL pools.

Lab: Run interactive queries using serverless SQL pools.

Module 3: Data exploration and transformation in Azure Databricks

  • Describe Azure Databricks.
  • Read and write data in Azure Databricks.
  • Work with DataFrames in Azure Databricks.
  • Work with DataFrames advanced methods in Azure Databricks.

Lab: Data Exploration and Transformation in Azure Databricks.

Module 4: Explore, transform, and load data into the Data Warehouse using Apache Spark

  • Understand big data engineering with Apache Spark in Azure Synapse Analytics.
  • Ingest data with Apache Spark notebooks in Azure Synapse Analytics.
  • Transform data with DataFrames in Apache Spark Pools in Azure Synapse Analytics.
  • Integrate SQL and Apache Spark pools in Azure Synapse Analytics.

Lab: Explore, transform, and load data into the Data Warehouse using Apache Spark.

Module 5: Ingest and load data into the data warehouse

  • Use data loading best practices in Azure Synapse Analytics.
  • Petabyte-scale ingestion with Azure Data Factory.

Lab: Ingest and load Data into the Data Warehouse.

Module 6: Transform data with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines

  • Data integration with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines.
  • Code-free transformation at scale with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines.

Lab: Transform Data with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines.

Module 7: Orchestrate data movement and transformation in Azure Synapse Pipelines

  • Orchestrate data movement and transformation in Azure Data Factory.

Lab: Orchestrate data movement and transformation in Azure Synapse Pipelines.

Module 8: End-to-end security with Azure Synapse Analytics

  • Secure a data warehouse in Azure Synapse Analytics.
  • Configure and manage secrets in Azure Key Vault.
  • Implement compliance controls for sensitive data.

Lab: End-to-end security with Azure Synapse Analytics.

  • Design hybrid transactional and analytical processing using Azure Synapse Analytics.
  • Configure Azure Synapse Link with Azure Cosmos DB.
  • Query Azure Cosmos DB with Apache Spark pools.
  • Query Azure Cosmos DB with serverless SQL pools.

Lab: Support Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) with Azure Synapse Link.

Module 10: Real-time Stream Processing with Stream Analytics

  • Enable reliable messaging for Big Data applications using Azure Event Hubs.
  • Work with data streams by using Azure Stream Analytics.
  • Ingest data streams with Azure Stream Analytics.

Lab: Real-time Stream Processing with Stream Analytics.

Module 11: Create a Stream Processing Solution with Event Hubs and Azure Databricks

  • Process streaming data with Azure Databricks structured streaming.

Lab: Create a Stream Processing Solution with Event Hubs and Azure Databricks.

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