Temario del curso
Introducción a Azure Data Factory
- Descripción general de Azure Data Factory
- Conceptos clave y arquitectura
- Casos de uso y beneficios de ADF
Configuración del entorno de ADF
- Creación y configuración de una instancia de ADF
- Navegación por el portal de Azure Data Factory
- Comprensión de los tiempos de ejecución de integración
Trabajo con conjuntos de datos y servicios vinculados
- Definición de conjuntos de datos y servicios vinculados
- Conexión a diferentes fuentes de datos
- Configuración de autenticación y conexiones seguras
Creación de pipelines de datos
- Fundamentos y componentes del pipeline
- Creación de pipelines de datos simples con actividades
- Construcción de un pipeline para el movimiento de datos
Actividades de flujo de datos y transformación
- Introducción al flujo de datos
- Actividades de transformación de datos
- Diseño y ejecución de transformaciones de flujo de datos
Programación y activación de pipelines
- Programación de ejecuciones del pipeline con desencadenadores
- Uso de ventanas deslizantes (tumbling window) y desencadenadores basados en eventos
- Monitorización de la actividad del pipeline y comprensión de los registros de salida
Depuración y manejo de errores
- Depuración de pipelines y flujos de datos
- Implementación de mecanismos de manejo de errores y reintento
- Añadido de manejo de errores a pipelines existentes
Optimización del rendimiento
- Mejores prácticas para la optimización de pipelines de datos
- Comprensión y configuración de la paralelización y particionamiento
- Optimización del rendimiento del pipeline
Seguridad y monitorización
- Aseguramiento de ADF con control de acceso y permisos
- Implementación de cifrado de datos y transferencia segura de datos
- Monitorización de pipelines de datos con herramientas integradas y alertas
Escenarios avanzados e integración
- Integración de ADF con otros servicios de Azure
- Gestión de escenarios complejos de integración de datos
- Creación de una solución integral de integración de datos
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de conceptos de computación en la nube
- Familiaridad con procesos de integración de datos y ETL
Público objetivo
- Ingenieros de datos
- Analistas de datos
- Desarrolladores de ETL
- Profesionales de TI
Reseñas (2)
Todo el entrenamiento fue excelente. Especialmente nos gustó la documentación de capacitación para consultar. Estamos ansiosos por la Capacitación Avanzada, cuando estemos listos.
Amy Gregg - Qualfon
Curso - Boomi Integration Fundamentals
Traducción Automática
He descubierto cosas nuevas y interesantes sobre Lambda y Serverless
Oleg Buldumac - PUBLIC COURSE
Curso - AWS Lambda for Developers
Traducción Automática
