En el curso Data Engineering on Microsoft Azure, 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 utilizando tecnologías de plataforma de datos de Azure. Entenderá las principales tecnologías de computación y almacenamiento que se utilizan para construir una solución analítica. A continuación, explorarán cómo diseñar una capa de servicio analítica y se centrarán en las consideraciones de ingeniería de datos para trabajar con archivos de origen.
Se explorará interactivamente datos almacenados en archivos en un lago de datos. Aprenderán distintas técnicas de ingesta que pueden utilizarse para cargar datos utilizando la capacidad de Apache Spark que se encuentra en Azure Synapse Analytics o Azure Databricks, o cómo ingerir utilizando Azure Data Factory o Azure Synapse pipelines. También aprenderán las distintas maneras en que pueden transformar datos utilizando las mismas tecnologías que se utilizan para la ingesta de datos.
Monitorizar y analizar el rendimiento del sistema analítico para poder optimizar el rendimiento de cargas de datos, o consultas que se emitan contra los sistemas. Comprenderá la importancia de aplicar la seguridad para garantizar la protección de los datos en reposo o en tránsito. A continuación, cómo se pueden utilizar los datos de un sistema analítico para crear cuadros de mando o construir modelos predictivos en Azure Synapse Analytics.
Duración:
32hs.
Perfil del asistente.
El público principal de este curso son profesionales de datos, arquitectos de datos y profesionales de la inteligencia empresarial que quieren aprender sobre ingeniería de datos y construcción de soluciones analíticas utilizando tecnologías de plataformas de datos que existen en Microsoft Azure.
Rol de trabajo:
Ingeniero de datos
Preparación para el examen: DP-203
Aptitudes obtenidas.
Explora opciones de computación y almacenamiento para cargas de trabajo de ingeniería de datos en Azure
Diseñar e implementar la capa de servicio
Comprender las consideraciones de ingeniería de datos
Ejecutar consultas interactivas utilizando pools de SQL sin servidor
Transformar y cargar datos en el almacén de datos utilizando Apache Spark
Realizar la exploración y transformación de datos en Azure Databricks
Ingerir y cargar Datos en el Almacén de Datos
Analizar datos con Azure Data Factory o Azure Synapse Pipelines
Integrar datos de Notebooks con Azure Data Factory o Azure Synapse Pipelines
Optimizar el Rendimiento de Consulta con Pools SQL Dedicados en Azure Synapse
Analizar y Optimizar el Almacenamiento en el Almacén de Datos
Apoyar el Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) con Azure Synapse Link
Realiza seguridad integral con Azure Synapse Analytics
Procesamiento de Flujo en tiempo real con Stream Analytics
Crear una Solución de Procesamiento de Flujo con Event Hubs y Azure Databricks
Crear informes utilizando la integración de Power BI con Azure Synapse Analytics
Procesos de Aprendizaje Automático Integrados en Azure Synapse Analytics
Requisitos previos
Los alumnos que aprueben este curso tendrán conocimientos sobre computación en cloud y conceptos básicos de datos, así como experiencia profesional con soluciones de datos.
Específicamente completar:
AZ-900 – Azure Fundamentals
DP-900 – Microsoft Azure Data Fundamentals
Esquema del curso.
Explorar las opciones de computación y almacenamiento para las cargas de trabajo de ingeniería de datos.
Este módulo proporciona un resumen de las opciones tecnológicas de computación y almacenamiento de Azure que están disponibles para ingenieros de datos que construyen cargas de trabajo analíticas. Este módulo enseña maneras de estructurar el lago de datos y de optimizar los archivos para las cargas de trabajo de exploración, streaming y batch. Organizar el lago de datos en niveles de refinamiento de datos mientras transforma los archivos a través del procesamiento por lotes y de flujo. Luego aprenderá a crear índices en sus conjuntos de datos, tales como archivos CSV, JSON y Parquet, y a utilizarlos para una posible aceleración de las consultas y las cargas de trabajo.
Lecciones
Introducción a Azure Synapse Analytics
Describir Azure Databricks
Introducción al almacenamiento de Azure Data Lake
Describir la arquitectura de Delta Lake
Trabajar con flujos de datos utilizando Azure Stream Analytics
Después de completar este módulo, los estudiantes serán capaces de:
Describir Azure Synapse Analytics, Databricks
el almacenamiento de Azure Data Lake
Describir la arquitectura de Delta Lake y Azure Stream Analytics.
Diseñar e implementar la capa de servicio.
Diseñar e implementar almacenes de datos en un almacén de datos moderno para optimizar las cargas de trabajo analíticas. El alumno aprenderá a diseñar un esquema multidimensional para almacenar datos de hechos y dimensiones. A continuación, el alumno aprenderá a poblar las dimensiones que cambian lentamente mediante la carga de datos incremental desde Azure Data Factory.
Lecciones
Diseñar un esquema multidimensional para optimizar las cargas de trabajo analíticas
Transformación sin código a escala con Azure Data Factory
Rellenar dimensiones que cambian lentamente en los pipelines de Azure Synapse Analytics.
Consideraciones de ingeniería de datos para archivos de origen.
Este módulo explora las consideraciones de ingeniería de datos que son comunes cuando se cargan datos en un almacén de datos analítico moderno a partir de archivos almacenados en un Azure Data Lake, y la comprensión de las consideraciones de seguridad asociadas con el almacenamiento de archivos almacenados en el lago de datos.
Lecciones
Diseñar un almacén de datos moderno utilizando Azure Synapse Analytics
Asegurar un almacén de datos en Azure Synapse Analytics
Ejecutar consultas interactivas utilizando los pools SQL sin servidor de Azure Synapse Analytics
Trabajar con archivos almacenados en el lago de datos y con fuentes de archivos externas, mediante declaraciones T-SQL ejecutadas por un pool SQL sin servidor en Azure Synapse Analytics. Los alumnos consultarán archivos Parquet almacenados en un lago de datos, así como archivos CSV almacenados en un almacén de datos externo. A continuación, crearán grupos de seguridad de Azure Active Directory e impondrán el acceso a los archivos del lago de datos mediante el Control de Acceso Basado en Funciones (RBAC) y las Listas de Control de Acceso (ACL).
Lecciones
Explorar capacidades de los pools SQL sin servidor de Azure Synapse
Consultar de datos en el lago utilizando pools SQL sin servidor de Azure Synapse
Crear objetos de metadatos en pools SQL sin servidor de Azure Synapse
Proteger datos y gestionar usuarios en pools SQL sin servidor de Azure Synapse
Después de completar este módulo, los estudiantes serán capaces de:
Comprender las capacidades de los pools SQL sin servidor de Azure Synapse
Consultar datos en el lago utilizando los pools SQL sin servidor de Azure Synapse
Crear objetos de metadatos en Azure Synapse serverless SQL pools
Proteger los datos y gestionar los usuarios en los pools SQL sin servidor de Azure Synapse.
Explorar, transformar y cargar datos en el almacén de datos utilizando Apache Spark.
Datos almacenados en un lago de datos, transformar los datos y cargarlos en un almacén de datos relacional. El alumno explorará archivos Parquet y JSON y utilizará técnicas para consultar y transformar archivos JSON con estructuras jerárquicas. A continuación, el alumno utilizará Apache Spark para cargar datos en el almacén de datos y unir los datos de Parquet en el lago de datos con los datos en el pool SQL dedicado.
Lecciones
Comprender la ingeniería de big data con Apache Spark en Azure Synapse Analytics
Ingesta de datos con notebooks Apache Spark en Azure Synapse Analytics
Transformar datos con DataFrames en Apache Spark Pools en Azure Synapse Analytics
Integrar pools de SQL y Apache Spark en Azure Synapse Analytics
Después de completar este módulo, los estudiantes serán capaces de:
Describir la ingeniería de big data con Apache Spark en Azure Synapse Analytics
Ingerir datos con cuadernos Apache Spark en Azure Synapse Analytics
Transformar datos con DataFrames en Apache Spark Pools en Azure Synapse Analytics
Integrar pools de SQL y Apache Spark en Azure Synapse Analytics.
Exploración y transformación de datos en Azure Databricks.
Este módulo enseña a utilizar varios métodos de Apache Spark DataFrame para explorar y transformar datos en Azure Databricks. El alumno aprenderá a realizar métodos DataFrame estándar para explorar y transformar datos. También aprenderá a realizar tareas más avanzadas, tales como eliminar datos duplicados, manipular valores de fecha/hora, renombrar columnas y agregar datos.
Lecciones
Describir Azure Databricks
Leer y escribir datos en Azure Databricks
Trabajar con DataFrames en Azure Databricks
Trabajar con métodos avanzados de DataFrames en Azure Databricks
Después de completar este módulo, los estudiantes serán capaces de:
Describir los Azure Databricks
Leer y escribir datos en Azure Databricks
Trabajar con DataFrames en Azure Databricks
Trabajar con métodos avanzados de DataFrames en Azure Databricks.
Ingerir y cargar datos en el almacén de datos.
Cómo ingresar datos en el almacén de datos a través de scripts T-SQL y pipelines de integración de Synapse Analytics. Cargar los datos en los pools SQL dedicados de Synapse con PolyBase y COPY utilizando T-SQL. El alumno también aprenderá a utilizar la gestión de la carga de trabajo junto con una actividad de Copia en un pipeline de Azure Synapse para la ingestión de datos a escala de petabytes.
Lecciones
Utilizar las mejores prácticas de carga de datos en Azure Synapse Analytics
Ingesta a escala de petabytes con Azure Data Factory
Después de completar este módulo, los estudiantes serán capaces de:
Utilizar las mejores prácticas de carga de datos en Azure Synapse Analytics
Ingesta a escala de petabytes con Azure Data Factory.
Transformar Datos con Azure Data Factory o Azure Synapse Pipelines.
Este módulo enseña a los estudiantes a construir pipelines de integración de datos para ingerir desde múltiples fuentes de datos, transformar los datos utilizando flujos de datos de mapeo, y realizar el movimiento de datos en uno o más sumideros de datos.
Lecciones
Integración de datos con Azure Data Factory o Azure Synapse Pipelines
Transformación sin código a escala con Azure Data Factory o Azure Synapse Pipelines
Después de completar este módulo, los estudiantes serán capaces de:
Realizar la integración de datos con Azure Data Factory
Realizar transformaciones sin código a escala con Azure Data Factory.
Orquestar el movimiento y transformación de datos en Azure Synapse Pipelines.
En este módulo, aprenderás a crear servicios vinculados y a orquestar el movimiento y la transformación de datos utilizando cuadernos en Azure Synapse Pipelines.
Lecciones
Orquestar el movimiento y la transformación de datos en Azure Data Factory.
Optimizar el rendimiento de las consultas con pools SQL dedicados en Azure Synapse.
En este módulo, los alumnos aprenderán estrategias para optimizar el almacenamiento y el procesamiento de datos al utilizar pools SQL dedicados en Azure Synapse Analytics. El alumno sabrá cómo utilizar funciones de programador, tales como windowing y HyperLogLog, utilizar mejores prácticas de carga de datos y optimizar y mejorar el rendimiento de las consultas.
Lecciones
Optimizar el rendimiento de las consultas del almacén de datos en Azure Synapse Analytics
Comprender funciones de programador de almacén de datos de Azure Synapse Analytics
Después de completar este módulo, los estudiantes serán capaces de:
Optimizar el rendimiento de las consultas del almacén de datos en Azure Synapse Analytics.
Comprender funciones de programador de almacén de datos de Azure Synapse Analytics.
Analizar y Optimizar el Almacenamiento del Almacén de Datos.
En este módulo, los estudiantes aprenderán a analizar y luego optimizar el almacenamiento de datos de los pools SQL dedicados de Azure Synapse. El alumno sabrá las técnicas para comprender el uso del espacio de tablas y detalles del almacenamiento del almacén de columnas. A continuación, el alumno sabrá cómo comparar requisitos de almacenamiento entre tablas idénticas que utilizan diferentes tipos de datos. Por último, el alumno observará el impacto que tienen las vistas materializadas cuando se ejecutan en lugar de las consultas complejas y aprenderá a evitar un registro extenso optimizando las operaciones de eliminación.
Lecciones
Analizar y optimizar almacenamiento del almacén de datos en Azure Synapse Analytics
Después de completar este módulo, los estudiantes serán capaces de:
Analizar y optimizar el almacenamiento del almacén de datos en Azure Synapse Analytics.
Apoyar el Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) con Azure Synapse Link.
En este módulo, los estudiantes aprenderán cómo Azure Synapse Link permite la conectividad perfecta de una cuenta de Azure Cosmos DB con un espacio de trabajo de Synapse. El alumno entenderá cómo habilitar y configurar Synapse link, y luego cómo consultar el almacén analítico de Azure Cosmos DB utilizando Apache Spark y SQL serverless.
Lecciones
Diseñar un procesamiento transaccional y analítico híbrido utilizando Azure Synapse Analytics
Configurar Azure Synapse Link con Azure Cosmos DB
Consultar Azure Cosmos DB con pools de Apache Spark
Consultar Azure Cosmos DB con pools SQL sin servidor
Después de completar este módulo, los estudiantes serán capaces de:
Diseñar un procesamiento transaccional y analítico híbrido utilizando Azure Synapse Analytics
Configurar Azure Synapse Link con Azure Cosmos DB
Consultar Azure Cosmos DB con Apache Spark para Azure Synapse Analytics, SQL serverless para Azure Synapse Analytics.
Seguridad de extremo a extremo con Azure Synapse Analytics.
En este módulo, los estudiantes aprenderán a asegurar un espacio de trabajo de Synapse Analytics y su infraestructura de apoyo. El alumno observará al administrador del Directorio Activo de SQL, gestionará las reglas del cortafuegos de IP, administrará los secretos con Azure Key Vault y accederá a esos secretos a través de un servicio vinculado a Key Vault y a las actividades de la tubería. El alumno comprenderá cómo implementar la seguridad a nivel de columna, la seguridad a nivel de fila y el enmascaramiento dinámico de datos al utilizar pools SQL dedicados.
Lecciones
Asegurar un almacén de datos en Azure Synapse Analytics
Configurar y gestionar los secretos en Azure Key Vault
Implementar controles de cumplimiento para los datos sensibles
Después de completar este módulo, los estudiantes serán capaces de:
Asegurar un almacén de datos en Azure Synapse Analytics
Configurar y gestionar los secretos en Azure Key Vault
Implementar controles de cumplimiento para los datos sensibles.
Procesamiento de flujos en tiempo real con Stream Analytics.
En este módulo, los estudiantes aprenderán a procesar datos en flujo con Azure Stream Analytics. El alumno ingestará datos de telemetría de vehículos en Event Hubs, y luego procesará esos datos en tiempo real, utilizando varias funciones windowing en Azure Stream Analytics. Enviarán los datos a Azure Synapse Analytics. Por último, el alumno aprenderá a escalar el trabajo de Stream Analytics para aumentar el rendimiento.
Lecciones
Habilitar la mensajería fiable para aplicaciones de Big Data utilizando Azure Event Hubs
Trabajar con flujos de datos utilizando Azure Stream Analytics
Ingerir flujos de datos con Azure Stream Analytics
Después de completar este módulo, los estudiantes serán capaces de:
Habilitar la mensajería fiable para aplicaciones de Big Data utilizando Azure Event Hubs
Trabajar con flujos de datos utilizando Azure Stream Analytics
Ingerir flujos de datos con Azure Stream Analytics.
Crear una solución de procesamiento de flujos con Event Hubs y Azure Databricks.
En este módulo, los estudiantes aprenderán a ingerir y procesar datos de streaming a escala con Event Hubs y Spark Structured Streaming en Azure Databricks. El alumno aprenderá las principales características y usos del Streaming Estructurado. El alumno implementará ventanas deslizantes para agregar sobre trozos de datos y aplicar marcas de agua para eliminar los datos obsoletos. Por último, el alumno se conectará a Event Hubs para leer y escribir flujos.
Lecciones
Procesar datos de streaming con el streaming estructurado de Azure Databricks
Después de completar este módulo, los alumnos serán capaces de:
Procesar datos de flujo con el flujo estructurado de Azure Databricks.
Construir informes utilizando la integración de Power BI con Azure Synapse Analytics.
En este módulo, el alumno aprenderá a integrar Power BI con su espacio de trabajo de Synapse para construir informes en Power BI. Nueva fuente de datos y un informe de Power BI en Synapse Studio. A continuación, el alumno aprenderá a mejorar el rendimiento de consultas con vistas materializadas y el almacenamiento en caché del conjunto de resultados.
Lecciones
Crear informes con Power BI utilizando su integración con Azure Synapse Analytics
Después de completar este módulo, los estudiantes serán capaces de:
Crear informes con Power BI utilizando su integración con Azure Synapse Analytics
Realizar procesos de aprendizaje automático integrados en Azure Synapse Analytics.
Este módulo explora la experiencia integrada de extremo a extremo de Azure Machine Learning y Azure Cognitive Services en Azure Synapse Analytics. Aprenderás a conectar un espacio de trabajo de Azure Synapse Analytics con un espacio de trabajo de Azure Machine Learning mediante un Servicio Vinculado y, a continuación, a desencadenar un experimento de ML automatizado que utilice datos de una tabla de Spark. También aprenderás a utilizar modelos entrenados de Azure Machine Learning o Azure Cognitive Services para enriquecer los datos de una tabla de SQL pool y luego servir los resultados de la predicción utilizando Power BI.
Lecciones
Utilizar el proceso de aprendizaje automático integrado en Azure Synapse Analytics.