Fundamentos de Azure Data DP-900
Curso estructurado de Azure DP-900 sobre conceptos de datos, datos relacionales y no relacionales, análisis, visualización y gobernanza, con preguntas.
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Qué aprenderás
- Describir conceptos de datos.
- Explicar datos relacionales y SQL.
- Describir datos no relacionales.
- Describir análisis.
- Describir visualización y gobernanza.
Antes de empezar
- Conceptos básicos de nube ayudan.
- No se requiere programación.
- No se requiere certificación previa.
Lección 1 Conceptos Básicos de Datos
El examen Azure DP-900 presenta conceptos de datos, datos relacionales y no relacionales, análisis, visualización y gobernanza. Los datos pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados. OLTP procesa transacciones y OLAP apoya análisis históricos. Un lago de datos guarda datos crudos y un almacén centraliza datos para informes. El procesamiento por lotes usa bloques y el streaming reacciona a eventos. Estos conceptos ayudan a elegir servicios de Azure. Practica con ejemplos, revisa cada error y repite los temas más débiles cada semana para mejorar.
Ejemplo
Ejemplo: resumir pedidos de ayer cada noche es por lotes; una alerta de sensor inmediata es streaming.Lección 2 Datos Relacionales
Las bases de datos relacionales usan tablas con filas y columnas. La clave primaria identifica filas y la clave externa crea relaciones. SQL consulta datos con SELECT, INSERT, UPDATE y DELETE. Las propiedades ACID hacen confiables las transacciones. Azure ofrece SQL Database, Managed Instance, SQL Server en VM y Azure Database para MySQL y PostgreSQL. Elige según compatibilidad, administración y costo. Practica con ejemplos, revisa cada error y repite los temas más débiles cada semana para mejorar.
Ejemplo
Ejemplo: Customers usa CustomerID como clave primaria y Orders la usa como clave externa.Lección 3 Datos No Relacionales
Los datos no relacionales usan modelos NoSQL. Los documentos guardan registros JSON, los pares clave-valor mapean claves, los grafos modelan relaciones y las columnas agrupan datos. Cosmos DB es una base NoSQL multimodelo. Table Storage es clave-valor, Blob Storage guarda objetos, Files ofrece archivos y Queue Storage usa mensajes. Elige NoSQL con esquemas flexibles o escala global. Practica con ejemplos, revisa cada error y repite los temas más débiles cada semana para mejorar.
Ejemplo
Ejemplo: un catálogo con campos cambiantes encaja bien en un almacén de documentos como Cosmos DB.Lección 4 Cargas de Análisis
Los análisis convierten datos en información. ETL extrae, transforma y carga; ELT carga y transforma después. Data Factory orquesta pipelines. Synapse combina almacén y Spark. Databricks ofrece Spark administrado. Stream Analytics analiza flujos y Event Hubs ingiere eventos. Data Lake Storage soporta big data. Usa lotes para transformaciones programadas y streaming para información en tiempo real. Practica con ejemplos, revisa cada error y repite los temas más débiles cada semana para mejorar.
Ejemplo
Ejemplo: una empresa copia ventas a Synapse con Data Factory y monitorea pedidos con Stream Analytics.Lección 5 Visualización y Gobernanza
Power BI convierte datos en informes y paneles. Desktop crea informes y Service los comparte. Las medidas usan DAX y los paneles muestran visuales. Purview cataloga datos, el linaje muestra transformaciones, el enmascaramiento oculta valores, el cifrado protege datos, RBAC controla acceso y Entra ID autentica. La residencia cumple requisitos regionales. Practica con ejemplos, revisa cada error y repite los temas más débiles cada semana para mejorar.