Curso DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure

El Curso DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure se imparte en modalidad semipresencial en Madrid.
    
Lugar de impartición Online

Modalidad Aula Virtual, Presencial

Microsoft    Curso + Examen       

En el curso DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure aprenderás 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.

Este curso te preparará para el examen de certificación DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure.

Qué nos diferencia
-Apuesta por la certificación oficial de fabricantes.
-Oferta formativa orientada a roles y puesto de trabajo específicos.
-Metodología ""Learning by doing"" basada en la experiencia práctica del alumno en contextos reales.
-Formadores certificados con experiencia en la aplicación real de tecnologías.

Titulación: Preparación para el examen de certificación: DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure
Profesor certificado Microsoft   
Documentación oficial: Curso DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure   

Es recomendable haber obtenido, previamente, las certificaciones:

-Certificación Microsoft Certified: Azure Fundamentals
-Microsoft Certified: Azure Fundamentals
Certificación Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals
Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals

La audiencia principal de este curso son profesionales de datos, arquitectos de datos y profesionales de Business Intelligence que quieran 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.

Prepararte para el examen de certificación DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure.

-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: Definición de la ingeniería de macrodatos 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

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24 HORASFecha de inicio
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