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 (integration runtimes).
Trabajo con conjuntos de datos y servicios vinculados
- Definición de conjuntos de datos y servicios vinculados.
- Conexión a distintas fuentes de datos.
- Configuración de autenticación y conexiones seguras.
Creación de pipelines de datos
- Fundamentos y componentes de los pipelines.
- Creación de pipelines simples con actividades.
- Construcción de un pipeline para el movimiento de datos.
Flujos de datos y actividades de transformación
- Introducción a los flujos de datos (data flows).
- Actividades de transformación de datos.
- Diseño y ejecución de transformaciones en flujos de datos.
Programación y activación de pipelines
- Programación de ejecuciones de pipelines mediante desencadenadores (triggers).
- Uso de desencadenadores basados en ventanas deslizantes (tumbling window) y eventos.
- Supervisión 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.
- Agregado de manejo de errores a pipelines existentes.
Optimización del rendimiento
- Buenas prácticas para la optimización de pipelines de datos.
- Comprensión y configuración de paralelismo y particionamiento.
- Optimización del rendimiento del pipeline.
Seguridad y supervisión
- Aseguramiento de ADF con control de acceso y permisos.
- Implementación de cifrado de datos y transferencia segura de datos.
- Supervisión de pipelines de datos mediante herramientas nativas 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 integral de integración de datos.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre 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.
Testimonios (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
