Certificacion Internacional Azure Data Engineer Associate (DP-203)

Certificacion Internacional Azure Data Engineer Associate (DP-203)

Módulos

Módulo I: 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

  • Exploración de las capacidades de los grupos de SQL con servidor de Azure Synapse
  • Consulta de datos en el lago mediante grupos de SQL con servidor de Azure Synapse
  • Creación de objetos de metadatos en grupos de SQL con servidor de Azure Synapse
  • Protección de datos y administración de usuarios en grupos de SQL con servidor de Azure Synapse

  • 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

  • Definición de la ingeniería de macrodatos con Apache Spark en Azure Synapse Analytics
  • Inserción de datos con 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

  • Uso de procedimientos recomendados para la carga de datos en Azure Synapse Analytics
  • Inserción a escala de petabytes con Azure Data Factory

  • Definición de la ingeniería de macrodatos con Apache Spark en Azure Synapse Analytics
  • Inserción de datos con 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

  • Uso de procedimientos recomendados para la carga de datos en Azure Synapse Analytics
  • Inserción a escala de petabytes con Azure Data Factory

  • 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

- Movimientos y transformaciones de datos en Azure Data Factory

  • 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

  • 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

  • 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

Procesamiento de datos de streaming con Structured Streaming de Azure Databricks 

Descripción

Este programa está diseñado para proporcionar una formación integral en ingeniería de datos en la nube con Microsoft Azure, enfocándose en la administración, transformación y análisis de grandes volúmenes de datos mediante servicios como Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory, Azure Databricks y Apache Spark.

Este programa prepara a los participantes para obtener la certificación internacional:

Azure Data Engineer Associate (DP-203).

Además, por la compra de este curso, los participantes recibirán Azure Data Fundamentals (DP-900) totalmente gratis en modalidad offline (videos pregrabados con instructores certificados).

Los participantes aprenderán a diseñar e implementar soluciones de procesamiento de datos en Azure, garantizando el flujo de datos, almacenamiento eficiente, integración de fuentes y seguridad en la gestión de datos.

Siguiendo el enfoque Practical Learning Method, los estudiantes desarrollarán laboratorios prácticos, simulaciones y proyectos reales, asegurando la aplicación de los conocimientos adquiridos en un entorno laboral.

Objetivos

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

  • • Explorar opciones de almacenamiento y procesamiento de datos en Azure
  • • Ejecutar consultas interactivas con SQL sin servidor en Azure Synapse
  • • Procesar y transformar datos en Azure Databricks con Apache Spark
  • • Cargar datos en almacenes de datos con Azure Data Factory o Synapse Pipelines
  • • Integrar datos en tiempo real con Event Hubs y Azure Stream Analytics
  • • Implementar seguridad en bases de datos y soluciones de datos en la nube
  • • Configurar estrategias de gobernanza y cumplimiento en Azure Synapse Analytics
  • • Optimizar cargas de trabajo analíticas y administrar procesamiento de datos escalables
  • • Obtener la certificación internacional Azure Data Engineer Associate (DP-203)

Para participar en esta capacitación, los asistentes deben cumplir con los siguientes requisitos:

  • • Conocimientos en conceptos de bases de datos y almacenamiento de datos
  • • Haber completado la capacitación en Azure Data Fundamentals (DP-900)
  • • Familiaridad con SQL, procesamiento de datos y arquitectura de bases de datos en la nube
  • • Experiencia en lenguajes como Python o Scala (para manipulación de datos en Spark y Databricks)

ofrece

Certificacion Internacional Azure Data Engineer Associate (DP-203) Aplica
Certificacion Internacional Azure Data Engineer Associate (DP-203) 32 horas

Metodología de Aprendizaje

La metodología de aprendizaje, independientemente de la modalidad (presencial o remota), se fundamenta en el desarrollo de talleres o laboratorios que conducen a la construcción de un proyecto, emulando la actividad real en una empresa.

El instructor(en vivo), profesional con amplia experiencia en escenarios laborales relacionados con los temas a tratar, actúa como jefe de taller, orientando la práctica de sus estudiantes mediante procesos de transferencia de conocimiento, aplicando al proyecto los conceptos del temario propuesto.

La metodología persigue que el estudiante "no memorice", sino que "entienda" los conceptos y cómo se aplican en un ambiente laboral."

Como resultado de este trabajo, al final de la capacitación el estudiante ha adquirido una experiencia real, estará preparado para el trabajo y para aprobar una entrevista, una prueba técnica y/o lograr calificaciones de nivel superior en los exámenes para certificación internacional.

Condiciones para garantizar resultados exitosos:
  • a. Una institución que exija la aplicación del modelo mediante un ordenamiento, una logística y un control estricto sobre las actividades a desarrollar por parte de los actores dentro de cada sesión de capacitación.
  • b. Un instructor ubicado en cualquier lugar del mundo, que cuente con el conocimiento profundo exigido, con la experticia, la experiencia, y unos valores superlativos, que garanticen una transferencia de conocimiento a muy alto nivel.
  • c. Un estudiante comprometido, con el espacio, el tiempo, la atención que exige el proceso formativo y con la disposición para enfocarse en entender cómo se aplican los conceptos en un ambiente laboral, y no memorizar conceptos para presentar un examen.
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