Objetivos
- Explorar las opciones de proceso 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 mediante grupos de SQL sin servidor
- Explorar, transformar y cargar datos en el almacén de datos con Apache Spark
- Realizar exploración y transformación de datos en Azure Databricks
- Ingerir y cargar datos en el almacén de datos
- Transformar datos con Azure Data Factory o Azure Synapse Pipelines
- Integrar datos de blocs de notas con Azure Data Factory o Azure Synapse Pipelines
- Optimizar el rendimiento de las consultas con grupos de SQL dedicados en Azure Synapse
- Analizar y optimizar el almacenamiento de datos en el almacén de datos
- Compatibilizar el procesamiento analítico transaccional híbrido (HTAP) con Azure Synapse Link
- Realizar la seguridad integral con Azure Synapse Analytics
- Realizar el procesamiento de transmisiones en tiempo real con Stream Analytics
- Crear una solución de procesamiento de secuencias con Centros de eventos y Azure Databricks
- Crear informes mediante la integración de Power BI con Azure Synapase Analytics
- Realizar procesos integrados de aprendizaje automático en Azure Synapse Analytics
- Instalar, configurar y administrar la capa de virtualización de los sistemas y redes sobre los que se ofrece el servicio
- Preparar la certificación DP-203
Conoce más detalle de este curso

- Profesor: José René Fuentes Cortez
- Profesor: Javier Lozano Moreno
- Profesor: Profesor NI
- Profesor: Rafael Quiroz