Temario del curso
Introducción a Azure Data Factory
- Visión 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 integrados (integration runtimes).
Trabajo con conjuntos de datos y servicios enlazados
- Definición de conjuntos de datos y servicios enlazados.
- Conexión a diferentes fuentes de datos.
- Configuración de autenticación y conexiones seguras.
Creación de pipelines de datos
- Fundamentos y componentes de los pipelines.
- 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 (data flow).
- Actividades de transformación de datos.
- Diseño y ejecución de transformaciones en el flujo de datos.
Programación y activación de pipelines
- Programación de ejecuciones de pipelines mediante desencadenadores.
- Uso de ventanas deslizantes 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.
- Incorporación de manejo de errores a pipelines existentes.
Optimización del rendimiento
- Mejores prácticas para optimizar pipelines de datos.
- Comprensión y configuración de la paralelización y particionamiento.
- Optimización del rendimiento del pipeline.
Seguridad y monitorización
- Aseguramiento de ADF mediante 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.
Casos avanzados e integración
- Integración de ADF con otros servicios de Azure.
- Gestión de escenarios complejos de integración de datos.
- Creación de una solución de integración de datos de extremo a extremo.
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 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
