Información del
Programa
Curso GAD-AZ15 Azure DataLake
El curso «Azure DataLake» capacita a profesionales en la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos utilizando Azure DataLake. Los participantes aprenderán a configurar, optimizar y asegurar soluciones de almacenamiento escalables, además de utilizar herramientas avanzadas de análisis para obtener insights valiosos. Este curso abarca desde los fundamentos hasta técnicas avanzadas de procesamiento de datos, preparando a los asistentes para enfrentar desafíos complejos en sus organizaciones.
Objetivos
Configurar y optimizar Azure DataLake: aprender a configurar Azure DataLake para almacenar y gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, garantizando escalabilidad y seguridad.
Implementar soluciones de Almacenamiento escalables: desarrollar habilidades para diseñar e implementar soluciones de almacenamiento que puedan crecer con las necesidades de la organización, asegurando un rendimiento óptimo y un acceso rápido a los datos.
Utilizar herramientas avanzadas de Análisis de Datos: adquirir competencias en el uso de herramientas y técnicas avanzadas para analizar datos almacenados en Azure DataLake, transformando datos brutos en insights valiosos para la toma de decisiones empresariales.
Temario
Modulo 1 – Uso de Delta Lake en Azure Databricks
- Características y funcionalidades principales de Delta Lake.
- Cree y use tablas de Delta Lake en Azure Databricks.
- Crear tablas de catálogo de Spark para datos de Delta Lake.
- Usar tablas de Delta Lake para transmitir datos.
Modulo 2 – Uso de almacenes SQL en Azure Databricks
- Cree y configure almacenes SQL en Azure Databricks.
- Cree bases de datos y tablas.
- Cree consultas y paneles.
Modulo 4 – Uso de Delta Lake en Azure Synapse Analytics
- Características y funcionalidades principales de Delta Lake.
- Crear y usar tablas de Delta Lake en un grupo de Spark de Synapse Analytics.
- Crear tablas de catálogo de Spark para datos de Delta Lake.
- Usar tablas de Delta Lake para transmitir datos.
- Consultar tablas de Delta Lake desde un grupo de SQL de Synapse Analytics.
Modulo 5 – Análisis de datos con Apache Spark en Azure Synapse Analytics
- Identificar las características y las capacidades principales de Apache Spark.
- Configurar un grupo de Spark en Azure Synapse Analytics.
- Ejecutar código para cargar, analizar y visualizar datos en un cuaderno de Spark.
Modulo 6 – Uso de cuadernos de Spark en una canalización de Azure Synapse
- Describa la integración de los cuadernos y las canalizaciones.
- Use una actividad de cuaderno de Synapse en una canalización.
- Use parámetros con una actividad de cuaderno.
Modulo 7 – Supervisión y administración de cargas de trabajo de ingeniería de datos con Apache Spark en Azure Synapse Analytics
- Supervisar grupos de Spark en Azure Synapse Analytics.
- Comprender el uso de recursos de los grupos de Spark en Azure Synapse Analytics.
- Supervisar la actividad de consultas de los grupos de Spark en Azure Synapse Analytics.
- Comprobar el rendimiento de la línea base de Apache Spark con el servidor de historial de Apache Spark en Azure Synapse Analytics.
- Optimización de trabajos de Apache Spark en Azure Synapse Analytics.
- Automatización del escalado de grupos de Apache Spark en Azure Synapse Analytics.
Modulo 8 – Integración de grupos de SQL y Apache Spark en Azure Synapse Analytics
- Describir los métodos de integración entre los grupos de SQL y Spark en Azure Synapse Analytics.
- Entender los casos de uso para la integración de los grupos de SQL y Spark.
- Realizar la autenticación en Azure Synapse Analytics.
- Transferir datos entre los grupo de SQL y Spark en Azure Synapse Analytics.
- Realizar la autenticación entre los grupo de SQL y Spark en Azure Synapse Analytics.
- Integrar grupos de SQL y Spark en Azure Synapse Analytics.
- Externalizar el uso de grupos de Spark en el área de trabajo de Azure Synapse.
- Transferir datos fuera del área de trabajo de Synapse mediante la autenticación de SQL.
- Transferir datos fuera del área de trabajo de Synapse mediante el conector de PySpark.
- Transformar datos en Apache Spark y volver a escribirlos en el grupo de SQL en Azure Synapse Analytics.
