Programa del Curso

1.        Azure para el ingeniero de datos

  • Explicar la evolución del mundo de los datos
  • Encuesta de los servicios en la Azure Plataforma de Datos
  • Identificar las tareas que realiza un ingeniero de datos
  • Describir los casos de uso de la nube en un estudio de caso
  • Identifique el mundo cambiante de los datos
  • Determine los Azure servicios de la plataforma de datos
  • Identificar las tareas que debe realizar un ingeniero de datos
  • Finalizar los entregables de ingeniería de datos

2.       Trabajar con el almacenamiento de datos

  • Elija un enfoque de almacenamiento de datos en Azure
  • Crear una cuenta de almacenamiento Azure
  • Explicar Azure Almacenamiento en lago de datos
  • Cargar datos en Azure Data Lake
  • Laboratorio: Trabajar con el almacenamiento de datos
  • Elija un enfoque de almacenamiento de datos en Azure
  • Creación de una cuenta de almacenamiento
  • Explicación del almacenamiento de Data Lake
  • Carga de datos en Data Lake Store

3.       Habilitación de Data Science basado en equipos con Azure Databricks

  • Explique Azure Databricks
  • Trabajar con Azure Databricks
  • Leer datos con Azure Databricks
  • Realizar transformaciones con Azure Databricks
  • Laboratorio: Habilitación de equipos Data Science con Azure Databricks
  • Explique Azure Databricks
  • Trabajar con Azure Databricks
  • Leer datos con Azure Databricks
  • Realizar transformaciones con Azure Databricks

4.       Creación de Database distribuidos globalmente con Cosmos DB

  • Cree una base de datos Azure Cosmos DB construida a escala
  • Inserte y consulte datos en su base de datos Azure Cosmos DB
  • Compilación de una aplicación .NET Core para Cosmos DB en Visual Studio Code
  • Distribuya sus datos globalmente con Azure Cosmos DB
  • Laboratorio: Creación de Database distribuidos globalmente con Cosmos DB
  • Cree un archivo Azure Cosmos DB
  • Insertar y consultar datos en Azure Cosmos DB
  • Compilación de una aplicación de .Net Core para Azure Cosmos DB mediante VS Code
  • Distribuya datos globalmente con Azure Cosmos DB

5.       Trabajar con almacenes de datos relacionales en la nube

  • Uso Azure SQL Database
  • Describir Azure SQL Data Warehouse
  • Creación y consulta de un archivo Azure SQL Data Warehouse
  • Usar PolyBase para cargar datos en Azure SQL Data Warehouse
  • Laboratorio: Trabajar con almacenes de datos relacionales en la nube
  • Uso Azure SQL Database
  • Describir Azure SQL Data Warehouse
  • Creación y consulta de un archivo Azure SQL Data Warehouse
  • Usar PolyBase para cargar datos en Azure SQL Data Warehouse

6.       Realizar análisis en tiempo real con Stream Analytics

  • Explicar los flujos de datos y el procesamiento de eventos
  • Ingesta de datos con Event Hubs
  • Procesamiento de datos con trabajos de Stream Analytics
  • Laboratorio: Realización de análisis en tiempo real con Stream Analytics
  • Explicar los flujos de datos y el procesamiento de eventos
  • Ingesta de datos con Event Hubs
  • Procesamiento de datos con trabajos de Stream Analytics

7.       Orquestación del movimiento de datos con Azure Data Factory

  • Explicar cómo funciona Azure Data Factory
  • Azure Componentes de Data Factory
  • Azure Data Factory y Databricks
  • Laboratorio: Orquestación del movimiento de datos con Azure Data Factory
  • Explicación de cómo funciona Data Factory
  • Azure Componentes de Data Factory
  • Azure Data Factory y Databricks

8.       Protección de Azure plataformas de datos

  • Introducción a la seguridad
  • Componentes clave de seguridad
  • Protección de las cuentas de almacenamiento y el almacenamiento de Data Lake
  • Protección de almacenes de datos
  • Protección de los datos de streaming
  • Laboratorio: Protección de Azure plataformas de datos
  • Introducción a la seguridad
  • Componentes clave de seguridad
  • Protección de las cuentas de almacenamiento y el almacenamiento de Data Lake
  • Protección de almacenes de datos
  • Protección de los datos de streaming

9.       Supervisión y resolución de problemas de almacenamiento y procesamiento de datos

  • Explicar las capacidades de supervisión que están disponibles
  • Solucionar problemas comunes de almacenamiento de datos
  • Solucionar problemas comunes de procesamiento de datos
  • Administrar la recuperación ante desastres
  • Laboratorio: Supervisión y solución de problemas de almacenamiento y procesamiento de datos
  • Explicar las capacidades de supervisión que están disponibles
  • Solucionar problemas comunes de almacenamiento de datos
  • Solucionar problemas comunes de procesamiento de datos
  • Administrar la recuperación ante desastres

Requerimientos

  • Experiencia con análisis de datos elementales (p. ej., Excel)
  • Una comprensión general de los conceptos de la nube (por ejemplo, AWS)

Audiencia

  • Database ingenieros
  • Desarrolladores
 35 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

Testimonios (5)

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