CURSO DP-3012 Implementing a Data Analytics Solution with Azure Synapse Analytics
Este es un curso de instructor de un solo día 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.
Duración:
7 Hrs.
Próximo curso:
Modalidades:
- En Línea con instructor en vivo
- Aprendizaje Hibrido
Curso 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.
Requisitos previos:
- Conocimientos básicos de análisis de datos
- Experiencia práctica con tecnologías de datos en la nube
- Conocimientos en SQL y herramientas de análisis de datos
- Familiaridad con Azure, especialmente Azure Data Factory y Azure Data Lake Storage
- Experiencia con lenguajes de programación como Python o Scala (deseable)
Beneficios

Diploma Oficial Microsoft

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Garantía ExecuTrain

Acceso a las Grabaciones del Curso
¿QUÉ APRENDERAS?
En el curso DP-3012 Implementing a Data Analytics Solution with Azure Synapse Analytics, adquirirás conocimientos y habilidades esenciales para implementar soluciones de análisis de datos utilizando Azure Synapse Analytics.
Introducción a Azure Synapse Analytics:
- Aprenderás los conceptos básicos de Azure Synapse Analytics, su arquitectura y cómo se integra con otros servicios de Azure.
- Comprenderás las capacidades y ventajas de usar Azure Synapse para análisis de datos a gran escala.
Configuración del Entorno de Synapse:
- Descubrirás cómo configurar y gestionar tu entorno de Azure Synapse Analytics, incluyendo la creación de workspaces, clústeres dedicados y sin servidor.
- Aprenderás a configurar la seguridad y los permisos para proteger tus datos y recursos.
Ingestión y Preparación de Datos:
- Te familiarizarás con las técnicas de ingesta de datos en Synapse, utilizando Synapse Pipelines y conectores integrados para diversas fuentes de datos.
- Aprenderás a preparar y transformar datos utilizando Spark y SQL en Synapse.
Consulta y Análisis de Datos:
- Aprenderás a utilizar SQL Serverless y SQL Pools dedicados para consultar y analizar grandes volúmenes de datos.
- Descubrirás cómo optimizar las consultas y mejorar el rendimiento de los análisis.
Integración de Datos y ETL:
- Conocerás las mejores prácticas para diseñar y ejecutar procesos ETL (Extract, Transform, Load) en Synapse.
- Aprenderás a usar Synapse Pipelines para automatizar la ingesta y transformación de datos, integrando datos de múltiples fuentes.
Análisis Avanzado y Machine Learning:
- Descubrirás cómo integrar Azure Synapse con Azure Machine Learning para realizar análisis predictivos y construir modelos de machine learning.
- Aprenderás a implementar y gestionar modelos de machine learning en Synapse.
Visualización de Datos:
- Aprenderás a crear visualizaciones interactivas y dashboards utilizando Power BI integrado en Synapse.
- Descubrirás cómo comunicar eficazmente tus hallazgos y análisis a través de informes visuales.
Seguridad y Cumplimiento:
- Conocerás las mejores prácticas para asegurar tu entorno de Synapse, incluyendo la gestión de identidades, el cifrado de datos y el cumplimiento de normativas.
- Aprenderás a configurar políticas de seguridad y auditoría para proteger tus datos.
Optimización del Rendimiento:
- Aprenderás técnicas para optimizar el rendimiento de tus consultas y cargas de trabajo en Synapse.
- Descubrirás cómo utilizar índices, particionamiento y otras estrategias para mejorar la eficiencia.
Monitoreo y Mantenimiento:
- Te familiarizarás con las herramientas y técnicas para monitorear y mantener tu entorno de Azure Synapse Analytics.
- Aprenderás a identificar y resolver problemas de rendimiento y asegurar la disponibilidad continua de tus soluciones de análisis.
Automatización y DevOps:
- Aprenderás a automatizar el despliegue y la gestión de tus soluciones de análisis utilizando herramientas de DevOps como Azure DevOps.
- Descubrirás cómo implementar pipelines de CI/CD para asegurar un desarrollo y despliegue continuo.
Integración con Otros Servicios de Azure:
- Conocerás cómo integrar Azure Synapse con otros servicios de Azure, como Azure Data Lake Storage, Azure Databricks y Azure Cognitive Services, 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.


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
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.
T e s t i m o n i o s
¿Qué opinan nuestros alumnos de este curso?
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Invierte en tu FUTURO
¿Por qué aprender a Data Analytics Solution con Azure Synapse Analytics?
Aprender a implementar una solución de análisis de datos con Azure Synapse Analytics ofrece numerosas ventajas tanto para profesionales de TI como para organizaciones que buscan maximizar el valor de sus datos.

1. Plataforma Unificada para el Análisis de Datos:
Azure Synapse Analytics integra análisis de datos, big data y data warehousing en una sola plataforma. Esto facilita la gestión y análisis de datos desde diferentes fuentes, permitiendo un flujo de trabajo más eficiente y cohesivo.
2. Escalabilidad y Rendimiento:
Azure Synapse ofrece una capacidad de procesamiento de datos escalable y de alto rendimiento. Puedes manejar grandes volúmenes de datos y ejecutar análisis complejos de manera rápida y eficiente, ajustando los recursos según las necesidades de tu proyecto.
3. Integración con el Ecosistema de Azure:
Synapse se integra perfectamente con otros servicios de Azure como Azure Data Lake Storage, Power BI, Azure Machine Learning y Azure Databricks. Esta integración permite crear soluciones de análisis de datos completas y avanzadas, aprovechando las capacidades de múltiples servicios.
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Aprende a Implementar una solución de análisis de datos con Azure Synapse Analytics y prepárate para el futuro
Aprender a implementar una solución de análisis de datos con Azure Synapse Analytics 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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V E R C U R S O S R E L A C I O N A D O S
Curso PL-300 Microsfot Power BI Data Analyst
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Aprenderás sobre la ingeniería de datos en lo que respecta al trabajo con soluciones analíticas por lotes y en tiempo real utilizando tecnologías de plataforma de datos de Azure.
Curso DP-300 Administering Relational Databases on Microsoft Azure.
Obtén las habilidades para administrar una infraestructura de base de datos de SQL Server para bases de datos relacionales en la nube, locales e híbrida.
Curso DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
Ciencia de datos y aprendizaje automático para implementar y ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático en Microsoft Azure; en particular, con Azure Machine Learning Service.