NUEVO CURSO: el lanzamiento del material DP-3027: Implement a data engineering solution with Azure Databricks se encuntra retrasado con fecha a determinar.

Curso DP-3027: Implement a data engineering solution with Azure Databricks

En este curso aprenda a aprovechar el poder de Apache Spark y los potentes clústeres que se ejecutan en la plataforma Azure Databricks para ejecutar grandes cargas de trabajo de ingeniería de datos en la nube.

Nivel: Principiante - Rol: Analista de datos, Ingeniero de datos, Científico de datos - Producto: Azure - Asunto: Ingeniería de datos

Curso dirigido a

Los ingenieros de datos, los científicos de datos y los desarrolladores ELT aprenden cómo aprovechar el poder de Apache Spark y los potentes clústeres que se ejecutan en la plataforma Azure Databricks para ejecutar grandes cargas de trabajo de ingeniería de datos en la nube.

Objetivos del curso oficial DP-3027

• Comprender la arquitectura de Azure Databricks: Familiarizarse con los componentes clave de la plataforma y cómo se integran con otros servicios de Azure

• Implementar técnicas de ingestión de datos: Aprender a capturar datos desde múltiples fuentes utilizando herramientas como Structured Streaming y Delta Lake

• Realizar transformaciones y procesamiento de datos: Utilizar Apache Spark para limpiar, transformar y preparar datos para análisis o almacenamiento.

• Desarrollar flujos ETL escalables: Construir pipelines de datos eficientes y reutilizables que soporten grandes volúmenes de información.

• Optimizar el rendimiento de los procesos: Aplicar estrategias de tuning, autoscaling y observabilidad para mejorar la eficiencia de los flujos de trabajo.

• Implementar arquitecturas de streaming con Delta Live Tables: Diseñar soluciones en tiempo real para el procesamiento continuo de datos.

• Automatizar tareas con Azure Databricks Jobs: Orquestar y programar flujos de trabajo para reducir la intervención manual y acelerar la entrega de insights.

• Aplicar CI/CD en entornos de datos: Integrar prácticas de desarrollo continuo para mantener la calidad y estabilidad de las soluciones de datos.

Contenido del curso oficial Azure Databricks DP-3027 

Módulo 1 Realizar procesamiento incremental con streaming estructurado de Spark

• Introducción
  
• Configuración de orígenes de datos en tiempo real para el procesamiento incremental
  
• Optimizar Delta Lake para el procesamiento incremental en Azure Databricks
  
• Control de datos atrasados y eventos fuera de orden en el procesamiento incremental
  
• Estrategias de supervisión y ajuste del rendimiento para el procesamiento incremental en Azure Databricks
  
• Ejercicio: Ingesta y procesamiento en tiempo real con Delta Live Tables con Azure Databricks

Módulo 2 Implementación de patrones de arquitectura de streaming con Delta Live Tables

• Introducción
  
• Arquitecturas controladas por eventos con Delta Live Tables
  
• Ingesta de datos con streaming estructurado
  
• Mantenimiento de la coherencia y confiabilidad de los datos con streaming estructurado
  
• Escalado de cargas de trabajo de streaming con Delta Live Tables
  
• Ejercicio: Canalización de streaming de un extremo a otro con Delta Live Tables

Módulo 3 Optimización del rendimiento con Spark y Delta Live Tables

• Introducción
  
• Optimización del rendimiento con Spark y Delta Live Tables
  
• Realización de optimización basada en costos y ajuste de consultas
  
• Uso de la captura de datos modificados (CDC)
  
• Use del escalado automático mejorado
  
• Implemente métricas de observabilidad y calidad de datos
  
• Ejercicio: Optimización de canalizaciones de datos para mejorar el rendimiento en Azure Databricks

Módulo 4 Implementación de flujos de trabajo de CI/CD en Azure Databricks

• Introducción
  
• Implementación del control de versiones y la integración de Git
  
• Realización de pruebas unitarias y pruebas de integración
  
• Administración y configuración del entorno
  
• Implementación de estrategias de reversión y puesta al día
  
• Ejercicio: Implementación de flujos de trabajo de CI/CD

Módulo 5 Automatización de cargas de trabajo con trabajos de Azure Databricks

• Introducción
  
• Implementación de la programación y automatización de trabajos
  
• Optimización de flujos de trabajo con parámetros
  
• Control de la administración de dependencias
  
• Implementación de mecanismos de control y reintento de errores
  
• Exploración de procedimientos recomendados e instrucciones
  
• Ejercicio: Automatización del procesamiento y la ingesta de datos

Módulo 6 Administración de la privacidad y la gobernanza de datos con Azure Databricks

• Introducción
  
• Implementación de técnicas de cifrado de datos en Azure Databricks
  
• Administración de controles de acceso en Azure Databricks
  
• Implementación del enmascaramiento de datos y anonimización en Azure Databricks
  
• Uso de marcos de cumplimiento y uso compartido seguro de datos en Azure Databricks
  
• Uso del linaje de datos y la administración de metadatos
  
• Implementación de la automatización de la gobernanza en Azure Databricks
  
• Ejercicio: Práctica de la implementación del catálogo de Unity

Módulo 7 Uso de almacenes SQL en Azure Databricks

• Introducción
  
• Introducción a SQL Warehouses
  
• Creación de bases de datos y tablas
  
• Creación de consultas y paneles
  
• Ejercicio: Uso de un almacén SQL en Azure Databricks

Módulo 8 Ejecución de cuadernos de Azure Databricks con Azure Data Factory

• Introducción
• Descripción de los cuadernos y canalizaciones de Azure Databricks
• Creación de un servicio vinculado para Azure Databricks
• Uso de una actividad de Cuaderno en una canalización
• Uso de parámetros en un cuaderno
• Ejercicio: Ejecución de un cuaderno de Azure Databricks con Azure Data Factory

Requisitos previos

Ninguno

Idioma

• Curso: Inglés / Español