Descripción del curso: DP-3012: Implementing a Data Analytics Solution with Azure Synapse Analytics

Este es un curso esta diseñado para formar a los alumnos sobre los grupos de Spark dedicados y sin servidor de SQL y proporcionar instrucciones de limpieza de datos y el proceso ELT mediante canalizaciones de Synapse, que es muy similar a los que están familiarizados con Azure Data Factory (ADF) para mover datos a la base de datos del grupo dedicado de Synapse

Intermediate - Azure Microsoft Fabric - Administrador Ingeniero de datos

Dirigido a

El público debe estar familiarizado con los cuadernos que usan diferentes lenguajes y un motor de Spark, como Databricks, Jupyter Notebooks, cuadernos de Zeppelin y mucho más. También deben tener cierta experiencia con las herramientas de SQL, Python y Azure, como Data Factory.

Ruta Formativa

• Introducción a Azure Synapse Analytics: Obtenga información sobre las características y funcionalidades de Azure Synapse Analytics: una plataforma basada en la nube para el procesamiento y el análisis de macrodatos.
• Uso de un grupo de SQL sin servidor de Azure Synapse para consultar archivos en un lago de datos: Con un grupo de SQL sin servidor de Azure Synapse, puede aprovechar sus aptitudes de SQL para explorar y analizar datos en archivos, sin la necesidad de cargar los datos en una base de datos relacional.
• Análisis de datos con Apache Spark en Azure Synapse Analytics: Apache Spark es una de las tecnologías principales para el análisis de datos a gran escala. Aprenda a usar Spark en Azure Synapse Analytics para analizar y visualizar datos en un lago de datos.
• Uso de Delta Lake en Azure Synapse Analytics: Delta Lake es un área de almacenamiento relacional de código abierto para Spark que puede usar para implementar una arquitectura de lago de datos en Azure Synapse Analytics.
• Análisis de datos en un almacenamiento de datos relacional: Los almacenes de datos relacionales son un elemento principal de la mayoría de las soluciones empresariales de Business Intelligence (BI) y se usan como base para los modelos de datos, los informes y el análisis.
• Creación de una canalización de datos en Azure Synapse Analytics: Las canalizaciones son la esencia de una solución de análisis de datos. Las canalizaciones son la esencia de una solución de análisis de datos.

Requisitos previos

Se recomienda estar familiarizados con los servicios de Azure y  tener experiencia con Azure Machine Learning y Mlflow. Además, deben tener experiencia en realizar tareas relacionadas con el aprendizaje automático mediante Python.

Idioma

• Curso: Inglés / Español
• Labs: Inglés / Español