MACHINE LEARNING PARA CIENCIA DE DATOS ¡Inicio: 22 DE FEBRERO!

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Programa Especializado INGENIERÍA DE DATOS CON AZURE


Muy importante para trabajar en Data Engineer

INICIO: 08 DE MARZO

Nivel

Dirigido a

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INTERMEDIO - AVANZADO

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Profesionales con conocimiento previo de base de datos on premisse. Asimismo. dirigido a líderes en datos, analistas, especialistas y gerentes TIC's.

Inversión

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Promoción exclusiva


S/ 599 ó $169

 

Precio regular: S/ 1450 ó $380

Horario

Duración

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19:30 h - 22:30 h

Lunes - Miércoles - Viernes

(GMT-05:00) Lima, Bogotá.

Duración

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15 sesiones

70 horas académicas

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Duración

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BROCHURE
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CONTENIDO DEL PROGRAMA

MÓDULO 1: Introducción a la tecnología Cloud de Microsoft Azure

  • Introducción a la computación en la nube - Servicios PaaS, IaaS y SaaS.
  • Diferencia entre los servidores locales y los basados ​​en la nube.
  • Procesos de ingeniería de datos. Responsabilidades del trabajo de un ingeniero de datos.
  • Conociendo el almacenamiento de datos en Azure Storage
  • Conociendo el almacenamiento de datos en Azure Data Lake Storage
  • Conociendo Azure Cosmos DB
  • Conociendo la base de datos Azure SQL
  • Conociendo Azure Synapse Analytics
  • Conociendo Azure Stream Analytics
  • Conociendo Azure HDInsight
  • Conociendo otros servicios de datos de Azure
  • Aplicación en casos de negocios reales.


MÓDULO 2: Almacenamiento de datos en Microsoft Azure 

  • Tipos de Datos
  • Elija una solución de almacenamiento en Azure
  • Crear una cuenta de almacenamiento de Azure
  • Conociendo los servicios de almacenamiento de Azure
  • Interactuar con las API de Azure Storage
  • Características de seguridad de Azure Storage
  • Características de seguridad de Azure Data Lake Storage
  • Almacenamiento de blob storage 
  • Diseñar una estrategia de almacenamiento en la organización

                   - 3 talleres durante el módulo


MÓDULO 3: Integración de datos con Microsoft Azure 

  • Conociendo Azure Data Factory
  • Explicar el proceso de Data Factory
  • Los componentes de Azure Data Factory
  • Crear pipelines y actividades del Data Factory
  • Conociendo los conectores de Data Factory
  • Métodos de transformación de Azure Data Factory
  • Flujo de control de Data Factory
  • Trabajar pipelines con Data Factory
  • Conociendo Azure SSIS Integration Runtime
  • Migrando SSIS packages a Azure Data Factory
  • Monitorear Azure Data Factory pipelines

                   - 5 talleres durante el módulo


MÓDULO 4: Azure Synapse Analytics

  • Introducción a Azure Synapse Analytics
  • Cuándo utilizar Azure Synapse Analytics
  • Componentes de Azure Synapse Analytics
  • Apache Spark en Azure Synapse Analytics
  • Visualizar análisis con Power BI
  • Introducción a Azure Synapse Studio
  • Procesos analíticos de Azure Synapse
  • Almacén de datos con Azure Synapse Analytics
  • Comprender el almacenamiento de datos para un almacén de datos moderno
  • Prepare y transforme datos con Azure Synapse Analytics

                   - 4 talleres durante el módulo


MÓDULO 5: Análisis de datos en un data warehouse relacional 

  • Diseñar un esquema de almacén de datos
  • Métodos de carga en Azure Synapse Analytics
  • Gestión de la carga de trabajo en Azure Synapse Analytics
  • Consultas en un data warehouse con Azure Synapse Analytics
  • Herramientas de desarrollo para Azure Synapse Analytics
  • Trabajar con datos JSON
  • Seguridad para Azure Synapse Analytics
  • Enmascaramiento dinámico de datos
  • Cifrado en Azure Synapse Analytics

                   - 4 talleres durante el módulo


MÓDULO 6: Ingeniería de datos con Azure Synapse Apache Spark Pools 

  • Utilizar Spark en Azure Synapse Analytics
  • Integración entre SQL y Spark Pools en Azure Synapse Analytics
  • Casos de uso para la integración de SQL y Spark Pools
  • Monitoreo y gestión de cargas de trabajo con Apache Spark en Azure Synapse Analytics

                   - 2 talleres durante el módulo


MÓDULO 7: Procesamiento transaccional y analítico mediante Azure Synapse Analytics 

  • Comprender el procesamiento transaccional y analítico
  • Conociendo Azure Synapse Link
  • Habilitar una cuenta de Cosmos DB para utilizar Azure Synapse Link
  • Consultar Cosmos DB con Spark y Synapse SQL
  • Azure Synapse Link para Azure SQL Database

                   - 3 talleres durante el módulo


Módulo 8: Ingeniería de datos con Azure Databricks 

  • Introducción a Azure Databricks
  • Crear un clúster de Spark
  • Utilizar Spark para trabajar con archivos de datos
  • Crear tablas Delta Lake
  • Utilizar Delta Lake para data streaming
  • Utilizar SQL Warehouses en Azure Databricks
  • Ejecutar Azure Databricks Notebooks con Azure Data Factory

                   - 6 talleres durante el módulo


Módulo 9: Procesamiento de datos con Azure Data Lake Storage Gen2 

  • Introducción a Azure Data Lake Storage Gen2
  • Comparando Azure Data Lake Store con Azure Blob Storage
  • Procesar big data mediante el Azure Data Lake Store
  • Cargando datos en Azure Data Lake Storage
  • Protección avanzada contra amenazas en Azure Storage

                   - 2 talleres durante el módulo


Módulo 10: Streaming de datos con Azure Stream Analytics 

  • Entendiendo los data streams
  • Ingestar data streaming utilizando Azure Stream Analytics y Azure Synapse Analytics
  • Visualizar datos real-time con Azure Stream Analytics y Power BI

                   - 2 talleres durante el módulo 

1/3

INSTRUCTOR

Analytic Leader

Ingeniero de Sistemas e Informático, con más de 11 años de experiencia en áreas de TI, BI, Data y Analytics, liderando y gestinando iniciativas en plataformas on premise, cloud, híbridas, big data, gobierno de datos, calidad de datos, proyectos de ciencia de datos, machine learning, modelos predictivos, gestión del cambio cultural data driven, charlas y workshop sobre el valor de los datos en entidades del tipo banca, seguro, retail, agro industrial y sector público.

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INFORMES

Mishell Bardales | Coordinación


mishell.bardales@datayanalytics.com

(+51) 976 760 803 


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