Fundamentos de Azure Data Engineer DP-203
Curso estructurado de DP-203 sobre almacenamiento, transformación, pipelines, seguridad, monitoreo y Synapse, con preguntas.
Progreso del curso
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Qué aprenderás
- Describir almacenamiento.
- Explicar transformación y pipelines.
- Describir seguridad.
- Explicar monitoreo.
- Describir Synapse.
Antes de empezar
- Es útil conocer fundamentos de datos Azure.
- Se recomienda experiencia en SQL y Python.
- No se requiere certificación previa.
Lección 1 Almacenamiento e Ingesta
Blob y Data Lake almacenan archivos. Event Hubs ingiere flujos e IoT Hub telemetría. Data Factory copia entre fuentes y destinos. El data lake guarda datos crudos y ELT carga y transforma después. Las claves de partición distribuyen y las identidades administradas protegen credenciales. Practica con ejemplos, revisa cada error y repite los temas más débiles cada semana para mejorar.
Ejemplo
Ejemplo: IoT Hub recoge sensores, Event Hubs almacena flujos y Data Factory copia archivos a Data Lake.Lección 2 Transformación y Pipelines
Databricks ejecuta Spark y Synapse SQL transforma. Los mapping data flows son ETL visual. Las fact tables guardan eventos y las dimensiones describen. Los pipelines usan actividades, triggers y linked services. Los checkpoints e idempotencia permiten reejecutar de forma segura. Practica con ejemplos, revisa cada error y repite los temas más débiles cada semana para mejorar.
Ejemplo
Ejemplo: un pipeline usa data flow, notebook y Synapse SQL para cargar un star schema.Lección 3 Seguridad y Gobernanza
Key Vault guarda secretos y las managed identities autentican. El cifrado protege en reposo y tránsito. Los private endpoints y el masking reducen exposición. Purview cataloga y clasifica. RBAC controla permisos y audit logs registran. Aplique mínimo privilegio y cumplimiento. Practica con ejemplos, revisa cada error y repite los temas más débiles cada semana para mejorar.
Ejemplo
Ejemplo: un pipeline usa managed identity, private endpoint, Key Vault y masking.Lección 4 Monitoreo y Optimización
Azure Monitor recopila métricas, logs y alertas. Los diagnostic settings enrutan registros. La optimización usa presupuestos, recomendaciones y tiers. Query insights identifica lentitud y capacity planning dimensiona. Defina objetivos y revise costos. Practica con ejemplos, revisa cada error y repite los temas más débiles cada semana para mejorar.
Ejemplo
Ejemplo: el ingeniero crea alertas, envía logs con diagnostic settings y revisa presupuesto mensual.Lección 5 Synapse y Análisis
Synapse une warehouse, Spark y pipelines. Los dedicated SQL pools proveen cómputo y los serverless consultan archivos. Los Spark pools procesan a escala. Los pipelines orquestan y los lake databases definen esquemas. Elija SQL o Spark según carga. Practica con ejemplos, revisa cada error y repite los temas más débiles cada semana para mejorar.