Curso DP-200 Implementing an Azure Data Solution

Objetivos Didácticos

Obtener los conocimientos necesarios para:

Implementar varias tecnologías de plataforma de datos en soluciones que estén en línea con los requisitos técnicos y empresariales, incluidos los escenarios de datos locales, en la nube e híbridos que incorporan datos relacionales y no SQL .

Aprender a procesar datos utilizando una gama de tecnologías e idiomas tanto para streaming como para batch data

Implementar la seguridad de los datos , incluida la autenticación, la autorización, las políticas de datos y los estándares.

Definir e implementar la supervisión de soluciones de datos para las actividades de almacenamiento y procesamiento.

Administrar y solucionar problemas de soluciones de datos Azure que incluyen la optimización y recuperación ante desastres de soluciones de big data, batch processing y streaming data solutions

Audiencia

  • Profesionales de datos, arquitectos de datos los profesionales de inteligencia empresarial que desean obtener información sobre las tecnologías de plataforma de datos que existen en Microsoft Azure.

  • El público secundario de este curso son las personas que desarrollan aplicaciones que ofrecen contenido a partir de las tecnologías de plataforma de datos que existen en Microsoft Azure.

Requisitos Previos

Metodología

Tú elijes: Presencial y/o Videoconferencia

Duración

18 horas

Contenidos

  1. Azure for the Data Engineer
    • Explain the evolving world of data
    • Survey the services in the Azure Data Platform
    • Identify the tasks that are performed by a Data Engineer
    • Describe the use cases for the cloud in a Case Study
    • Lab : Azure for the Data Engineer

  2. Working with Data Storage
    • Choose a data storage approach in Azure
    • Create an Azure Storage Account
    • Explain Azure Data Lake storage
    • Upload data into Azure Data Lake Lab : Working with Data Storage 

  3. Enabling Team Based Data Science with Azure Databricks
    • Explain Azure Databricks and Machine Learning Platforms
    • Describe the Team Data Science Process
    • Provision Azure Databricks and workspaces
    • Perform data preparation tasks
    • Lab : Enabling Team Based Data Science with Azure Databricks
  4. Building Globally Distributed Databases with Cosmos DB
    • Create an Azure Cosmos DB database built to scale
    • Insert and query data in your Azure Cosmos DB database
    • Provision a .NET Core app for Cosmos DB in Visual Studio Code
    • Distribute your data globally with Azure Cosmos DB
    • Lab : Building Globally Distributed Databases with Cosmos DB
  5. Working with Relational Data Stores in the Cloud
    • SQL Database and SQL Data Warehouse
    • Provision an Azure SQL database to store data
    • Provision and load data into Azure SQL Data Warehouse
    • Lab : Working with Relational Data Stores in the Cloud
  6. Performing Real-Time Analytics with Stream Analytics
    • Explain data streams and event processing
    • Querying streaming data using Stream Analytics
    • How to process data with Azure Blob and Stream Analytics
    • How to process data with Event Hubs and Stream Analytics
    • Lab : Performing Real-Time Analytics with Stream Analytics

  7. Orchestrating Data Movement with Azure Data Factory
    • Explain how Azure Data Factory works
    • Create Linked Services and datasets
    • Create pipelines and activities
    • Azure Data Factory pipeline execution and triggers
    • Lab : Orchestrating Data Movement with Azure Data Factory

  8. Securing Azure Data Platforms
    • Configuring Network Security
    • Configuring Authentication
    • Configuring Authorization
    • Auditing Security
    • Lab : Securing Azure Data Platforms

  9. Monitoring and Troubleshooting Data Storage and Processing
    • Data Engineering troubleshooting approach
    • Azure Monitoring Capabilities
    • Troubleshoot common data issues
    • Troubleshoot common data processing issues
    • Lab : Monitoring and Troubleshooting Data Storage and Processing

  10. Integrating and Optimizing Data Platforms
    • Integrating data platforms
    • Optimizing data stores
    • Optimize streaming data
    • Manage disaster recovery
    • Lab: Integrating and Optimizing Data Platforms

 

  • Nuestra escuela destaca por el alto porcentaje de aprobados de los alumnos que se forman con nosotros.
  • En New Horizons Madrid tienes la posibilidad de realizar la formación en la modalidad presencial, con el formador impartiendo la clase de la manera tradicional y también tienes la opción de realizar tu curso por videoconferencia, cómodamente desde tu casa o desde tu puesto de trabajo. Se trata de formación en vivo, en directo y totalmente interactiva con nuestra propia y potente plataforma interna. Las clases quedan grabadas y podrás visualizarlas en los 6 meses posteriores a la finalización.
  • Repetición del curso en los 6 meses posteriores: Si se quiere reforzar los conocimientos adquiridos, ¡es posible repetir el curso durante los 6 meses posteriores a la realización del curso original!
  • Apoyo: nos gusta ofrecer un trato personalizado y mostrarnos accesibles a nuestros alumnos, por lo que cada uno de ellos cuenta con el apoyo de nuestros instructores no sólo durante el periodo de realización del curso, sino que podrá consultar dudas o solicitar apoyo también durante los seis meses posteriores a la finalización del mismo. 

 


 

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