CURSO DP-3011 IMPLEMENTING A DATA ANALYTICS SOLUTION WITH AZURE DATABRICKS
Obtenga información sobre cómo aprovechar todas las ventajas de Apache Spark y los eficaces clústeres que se ejecutan en la plataforma de Azure Databricks para ejecutar grandes cargas de trabajo de ingeniería de datos en la nube.
Duración:
7 Hrs.
Próximo curso:
Modalidades:
- En Línea con instructor en vivo
- Aprendizaje Hibrido
Curso dirigido a:
Ingenieros de datos, científicos de datos, analistas de datos y arquitectos de soluciones que buscan implementar y gestionar soluciones de análisis de datos a gran escala utilizando Azure Databricks. Estos profesionales desean mejorar sus habilidades en el manejo de grandes volúmenes de datos, optimizar procesos de análisis y obtener conocimientos prácticos sobre la integración de Azure Databricks en sus entornos empresariales para tomar decisiones basadas en datos de manera más efectiva.
Requisitos previos:
- Ninguno.
Beneficios

Diploma Oficial Microsoft

Link de Guía de Estudio Microsoft

Laboratorios Oficiales Microsoft

Garantía ExecuTrain

Acceso a las Grabaciones del Curso
¿QUÉ APRENDERAS?
En el curso DP-3011 Implementing a Data Analytics Solution with Azure Databricks, adquirirás los conocimientos y habilidades necesarios para implementar soluciones de análisis de datos utilizando Azure Databricks.
Introducción a Azure Databricks:
- Aprenderás los conceptos básicos de Azure Databricks, incluyendo su arquitectura y cómo se integra con otros servicios de Azure.
- Comprenderás los beneficios de utilizar Azure Databricks para análisis de datos y big data, incluyendo su capacidad de escalar y su integración con Apache Spark.
Configuración del Entorno de Azure Databricks:
- Descubrirás cómo configurar tu entorno de Azure Databricks, incluyendo la creación de workspaces, clústeres de Spark y configuraciones de red.
- Aprenderás a gestionar usuarios y permisos en Azure Databricks para asegurar que tu entorno esté correctamente configurado y seguro.
Ingestión y Preparación de Datos:
- Te familiarizarás con las técnicas para la ingesta y preparación de datos en Azure Databricks, incluyendo la conexión a fuentes de datos, la limpieza y transformación de datos, y el uso de notebooks para realizar análisis exploratorios.
- Aprenderás a utilizar el lenguaje de consultas de Databricks (SQL, Python, Scala y R) para manipular y analizar datos.
Análisis y Transformación de Datos con Apache Spark:
- Aprenderás a utilizar Apache Spark en Azure Databricks para realizar análisis y transformaciones de datos a gran escala.
- Descubrirás cómo ejecutar tareas de ETL (Extract, Transform, Load) y aplicar operaciones avanzadas de análisis de datos utilizando Spark SQL, DataFrames y RDDs (Resilient Distributed Datasets).
Implementación de Modelos de Machine Learning:
- Conocerás las herramientas y técnicas para implementar modelos de machine learning en Azure Databricks, incluyendo el uso de MLlib (la biblioteca de machine learning de Spark) y MLflow para gestionar el ciclo de vida del machine learning.
- Aprenderás a entrenar, evaluar y desplegar modelos de machine learning en un entorno escalable y distribuido.
Visualización de Datos:
- Descubrirás cómo crear visualizaciones de datos interactivas y dashboards utilizando las herramientas de visualización integradas en Azure Databricks.
- Aprenderás a utilizar herramientas de visualización de terceros, como Power BI y Tableau, para crear informes y dashboards que comuniquen tus hallazgos de manera efectiva.
Optimización del Rendimiento:
- Aprenderás técnicas para optimizar el rendimiento de tus trabajos en Azure Databricks, incluyendo la gestión de recursos del clúster, la optimización de consultas de Spark y el uso de cachés y particiones.
- Descubrirás cómo monitorear y solucionar problemas de rendimiento utilizando herramientas de monitoreo y diagnóstico.
Seguridad y Cumplimiento:
- Conocerás las mejores prácticas para asegurar tus datos y tu entorno de Azure Databricks, incluyendo la gestión de identidades y accesos, el cifrado de datos y la configuración de políticas de seguridad.
- Aprenderás a cumplir con las normativas y estándares de seguridad relevantes para tus proyectos de análisis de datos.
Automatización y DevOps en Azure Databricks:
- Descubrirás cómo integrar Azure Databricks con Azure DevOps para automatizar el despliegue y la gestión de tus pipelines de datos.
- Aprenderás a utilizar Databricks Jobs y otros servicios de Azure para programar y automatizar tareas recurrentes de análisis de datos.
Integración con Otros Servicios de Azure:
- Conocerás cómo integrar Azure Databricks con otros servicios de Azure, como Azure Data Lake Storage, Azure SQL Database, y Azure Synapse Analytics, para crear soluciones de análisis de datos completas y avanzadas.
- Aprenderás a diseñar arquitecturas de datos que aprovechen las capacidades de múltiples servicios de Azure para maximizar el valor de tus datos.


METODOLOGÍA DE ESTUDIO EFECTIVA
Modalidad en linea con instructor en vivo.
Interacción Personalizada:
- Enfoque Personalizado: Reciben atención personalizada y haz preguntas al instructor.
- Retroalimentación Instantánea: Tu profesor en vivo te proporcionará retroalimentación inmediata, lo que facilita la comprensión de conceptos y la corrección de errores.
Flexibilidad y Accesibilidad:
- Aprendizaje Remoto: Accede al curso desde cualquier lugar, eliminando la necesidad de desplazamientos y permitiendo una mayor flexibilidad en horarios.
- Grabaciones Disponibles: Las sesiones en vivo pueden ser grabadas, asi podrás revisar el material en cualquier momento.
Motivación y Compromiso:
- Participación Activa: La interacción en tiempo real fomenta la participación activa y el compromiso, creando una mayor conexion con el instructor y otros estudiantes.
- Sesiones Dinámicas: Discusiones en vivo, ejercicios prácticos y demostraciones mantienen tu interés a lo largo del curso.
Resolución Inmediata de Problemas:
- Asistencia Inmediata: Resuelve dudas y problemas de manera inmediata, evitando la espera entre la formulación de preguntas y la obtención de respuestas.



METODOLOGÍA DE ESTUDIO EFECTIVA
Modalidad de autoestudio con soporte de instructor .
Con esta modalidad tendrás 3 meses de acceso a videos y Laboratorios Oficiales Microsoft. Si tienes alguna duda, podrás contactar a un instructor vía correo electrónico para resolver cualquier duda. ¡Estamos contigo en todo momento apoyándote para que completes tu curso de forma satisfactoria!
En ExecuTrain el material y la metodología están diseñados por expertos en aprendizaje humano. Lo que te garantiza un mejor conocimiento en menor tiempo.
Módulos
Explorar Azure Databricks
Azure Databricks es un servicio en la nube que proporciona una plataforma escalable para el análisis de datos mediante Apache Spark.
Uso de Apache Spark en Azure Databricks
Azure Databricks se basa en Apache Spark y permite a los ingenieros y analistas de datos ejecutar trabajos de Spark para transformar, analizar y visualizar datos a escala.
Uso de Delta Lake en Azure Databricks
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 Databricks.
Uso de almacenes SQL en Azure Databricks
Azure Databricks proporciona almacenes SQL que permiten que los analistas trabajen con datos a través de consultas SQL relacionales conocidas.
Ejecución de cuadernos de Azure Databricks con Azure Data Factory
El uso de canalizaciones en Azure Data Factory para ejecutar cuadernos en Azure Databricks permite automatizar procesos de ingeniería de datos a escala de la nube.
T e s t i m o n i o s
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¿Por qué aprender a Implementar una solución de Data Analytics con Azure Databricks ?
Aprender a implementar una solución de Data Analytics con Azure Databricks ofrece numerosas ventajas para profesionales de TI, analistas de datos y organizaciones que buscan aprovechar el poder del análisis de datos a gran escala.

1. Potencia y Escalabilidad:
Azure Databricks está basado en Apache Spark, un motor de procesamiento de datos altamente escalable y rápido. Esto permite procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, lo que es crucial para análisis de big data y machine learning.
2. Integración Perfecta con Azure:
Azure Databricks se integra perfectamente con otros servicios de Azure, como Azure Data Lake Storage, Azure SQL Database y Power BI. Esto facilita la creación de soluciones de análisis de datos completas y coherentes, aprovechando todo el ecosistema de Azure.
3. Optimización del Rendimiento:
Azure Databricks ofrece herramientas avanzadas para la optimización del rendimiento, incluyendo la gestión automática de clústeres y la optimización de consultas. Esto asegura que tus trabajos de análisis de datos se ejecuten de manera rápida y eficiente.
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Aprende a Implementar una solución de Data Analytics con Azure Databricksy prepárate para el futuro
Aprender a implementar una solución de Data Analytics con Azure Databricks te capacita para manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, integrar y analizar datos con herramientas avanzadas, optimizar el rendimiento, asegurar los datos y colaborar efectivamente con tu equipo. Estas habilidades son esenciales para cualquier profesional que desee aprovechar al máximo las capacidades de análisis de datos en la nube y mantenerse competitivo en un mercado en constante evolución.
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