DP-203: Data Engineering on Azure
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Live com Instrutor

Apostila e Laboratórios

Plataforma Imersiva

Aula gravada para revisão

Certificado de Participação
CURSO OFICIAL MICROSOFT
Material oficial Microsoft e aulas ao vivo com instrutor MCT.
* Se precisar faltar, não se preocupe, pois disponibilizamos a gravação das aulas por 30 dias.

Neste curso, o aluno aprenderá a implementar e gerenciar cargas de trabalho de engenharia de dados no Microsoft Azure usando serviços do Azure como Azure Synapse Analytics, Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Stream Analytics, Azure Databricks e outros. O curso se concentra em tarefas comuns de engenharia de dados, como orquestrar pipelines de transferência e transformação de dados, trabalhar com arquivos de dados em um data lake, criar e carregar data warehouses relacionais, capturar e agregar fluxos de dados em tempo real e acompanhar ativos de dados e linhagem.
Cortesia: ao contratar esse treinamento você ganhará a videoaula do curso DP-900: Fundamentos de Dados no Azure (8h) + Vaga free do Análise e Gestão de Dados na IA (formato LIVE).
Detalhes do produto
Perfil do Público
O público-alvo principal deste curso são profissionais de dados, arquitetos de dados e profissionais de business intelligence que querem saber mais sobre a engenharia de dados e a criação de soluções analíticas usando tecnologias de plataforma de dados que existem no Microsoft Azure. O público-alvo secundário deste curso inclui analistas de dados e cientistas de dados que trabalham com soluções analíticas criadas Microsoft Azure.
Pré-requisito
Ter participado dos cursos DP-900: Fundamentos de Dados no Azure e AZ-900: Microsoft Azure Fundamentals ou possuir conhecimentos equivalentes.
Exame
Preparatório para o exame DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure, exigido na conquista da credencial Microsoft Certified Azure Data Engineer Associate.
* O exame não está incluso na contratação.
Conteúdo Programático
- Introdução à engenharia de dados no Azure
 
- O que é a engenharia de dados
 - Conceitos importantes sobre engenharia de dados
 - Engenharia de dados no Microsoft Azure
 
- Introdução ao Azure Data Lake Storage Gen2
 
- Entender o Azure Data Lake Storage Gen2
 - Habilite o Azure Data Lake Storage Gen2 no Armazenamento do Azure
 - Comparar o Azure Data Lake Storage com o Armazenamento de Blobs do Azure
 - Entenda as etapas do processamento de big data
 - Use o Azure Data Lake Storage Gen2 em cargas de trabalho de análise de dados
 
- Introdução ao Azure Synapse Analytics
 
- O que é o Azure Synapse Analytics
 - Como o Azure Synapse Analytics funciona
 - Quando usar o Azure Synapse Analytics
 
- Usar o pool de SQL sem servidor do Azure Synapse para consultar arquivos em um data lake
 
- Entender as funcionalidades e os casos de uso do pool de SQL sem servidor do Azure Synapse
 - Consultar arquivos usando um pool de SQL sem servidor
 - Criar objetos de banco de dados externos
 
- Usar pools de SQL sem servidor do Azure Synapse para transformar dados em um data lake
 
- Transformar arquivos de dados com a instrução create external table as select
 - Encapsular transformações de dados em um procedimento armazenado
 - Incluir um procedimento armazenado de transformação de dados em um pipeline
 
- Criar um banco de dados Lake no Azure Synapse Analytics
 
- Entender os conceitos do banco de dados Lake
 - Explorar modelos de banco de dados
 - Criar um banco de dados Lake
 - Usar um banco de dados Lake
 
- Analisar dados com o Apache Spark no Azure Synapse Analytics
 
- Conhecer o Apache Spark
 - Usar o Spark no Azure Synapse Analytics
 - Analisar dados com o Spark
 - Visualizar os dados com o Spark
 
- Transformar dados com o Spark no Azure Synapse Analytics
 
- Modificar e salvar dataframes
 - Particionar arquivos de dados
 - Transformar dados com o SQL
 
- Usar o Delta Lake no Azure Synapse Analytics
 
- Compreender o Delta Lake
 - Criar tabelas do Delta Lake
 - Criar tabelas de catálogo
 - Usar o Delta Lake com tipo de dados de streaming
 - Usar o Delta Lake em um pool de SQL
 
- Analisar dados em um data warehouse relacional
 
- Criar um esquema de data warehouse
 - Criar tabelas de data warehouse
 - Carregar tabelas de data warehouse
 - Consultar um data Warehouse
 
- Carregar dados em um data warehouse relacional
 
- Carregar tabelas de preparo
 - Carregar tabelas de dimensões
 - Carregar tabelas de dimensões temporais
 - Carregar dimensões variáveis lentas
 - Carregar tabelas de fatos
 - Executar a otimização pós-carregamento
 
- Criar um pipeline de dados no Azure Synapse Analytics
 
- Entender os pipelines no Azure Synapse Analytics
 - Criar um pipeline no Azure Synapse Studio
 - Definir fluxos de dados
 - Executar um pipeline
 
- Usar notebooks do Spark em um pipeline do Azure Synapse
 
- Noções básicas sobre notebooks e pipelines do Synapse
 - Usar uma atividade de notebook do Azure Synapse em um pipeline
 - Use parâmetros em um notebook
 
- Planejar o processamento transacional e analítico híbrido usando o Azure Synapse Analytics
 
- Entender os padrões do processamento transacional e analítico híbrido
 - Descrever o Link do Azure Synapse
 
- Implementar o Link do Azure Synapse com o Azure Cosmos DB
 
- Habilitar a conta do Cosmos DB para usar o Link do Azure Synapse
 - Criar um contêiner habilitado para repositório analítico
 - Criar um serviço vinculado para Cosmos DB
 - Consultar dados do Cosmos DB com o Spark
 - Consultar o Cosmos DB com o SQL do Synapse
 
- Implementar Link do Azure Synapse para SQL
 
- O que é o Link do Azure Synapse para SQL?
 - Configurar o Link do Azure Synapse para Banco de Dados SQL do Azure
 - Configurar o Link do Azure Synapse para SQL Server 2022
 
- Introdução ao Azure Stream Analytics
 
- Reconhecer fluxos de dados
 - Reconhecer o processamento de eventos
 - Entender as funções de janela
 
- Ingerir dados de streaming usando o Azure Stream Analytics e o Azure Synapse Analytics
 
- Cenários de ingestão de fluxo
 - Configurar entradas e saídas
 - Definir uma consulta para selecionar, filtrar e agregar dados
 - Executar um trabalho para ingerir dados
 
- Visualizar dados em tempo real com o Azure Stream Analytics e o Power BI
 
- Usar uma saída do Power BI no Azure Stream Analytics
 - Criar uma consulta para a visualização em tempo real
 - Criar visualizações de dados em tempo real no Power BI
 
- Introdução ao Microsoft Purview
 
- O que é o Microsoft Purview?
 - Como o Microsoft Purview funciona
 - Quando usar o Microsoft Purview
 
- Integrar o Microsoft Purview e o Azure Synapse Analytics
 
- Catalogar ativos de dados do Azure Synapse Analytics no Microsoft Purview
 - Conectar o Microsoft Purview a um workspace do Azure Synapse Analytics
 - Pesquisar um catálogo do Purview no Synapse Studio
 - Acompanhar linhagem de dados nos pipelines
 
- Explorar o Azure Databricks
 
- Introdução ao Azure Databricks
 - Identificar cargas de trabalho do Azure Databricks
 - Entender os principais conceitos
 
- Usar Apache Spark no Azure Databricks
 
- Conhecer o Spark
 - Criar um cluster Spark
 - Usar o Spark em notebooks
 - Usar o Spark para trabalhar com arquivos de dados
 - Visualizar dados
 
- Executar os Notebooks do Azure Databricks com o Azure Data Factory
 
- Entenda os notebooks e pipelines do Azure Databricks
 - Criar um serviço vinculado para o Azure Databricks
 - Use uma atividade do Notebook em um pipeline
 - Use parâmetros em um notebook
 
* os conteúdos podem sofrer alterações, visando melhorias e atualizações, sem prévio aviso
Cortesia
Ao contratar esse treinamento você ganhará a videoaula do curso DP-900: Fundamentos de Dados no Azure (8h) + Vaga free do Análise e Gestão de Dados na IA (formato LIVE).
Recursos
Inclui:
- Aulas ao vivo com Instrutor credenciado e laboratórios oficiais;
 - Apostila digital oficial e certificado de participação;
 - Acesso a nossa plataforma de ensino imersiva e interativa com: videoaulas para revisão, acompanhamento do seu progresso e avaliação das aulas;
 
– Se precisar faltar, não se preocupe, pois disponibilizamos a gravação da sua turma por 60 dias.
– Após a contratação, você já terá acesso aos conteúdos e videoaulas completas disponíveis na nossa plataforma.
Prazo de Realização
O prazo máximo é de 6 meses para realizar a totalidade dos cursos e exames adquiridos, contados a partir da contratação. Exceto a cortesia (videoaula) cujo prazo de acesso é de 30 dias.
Por que estudar na green?

- Mais de 3 décadas desenvolvendo profissionais;
 - Mais de 458.000 alunos treinados;
 - Mais de 8.000 empresas atendidas;
 - Centro Oficial Microsoft, AWS, Linux, CISCO e EXIN;
 - Centro de Exames VUE, PSI, PeopleCert e EXIN;
 - Turmas Abertas em Calendário ou Turmas Fechadas (ou In-Company);
 - Instrutores especialistas e dinâmicos com anos de experiência;
 - Módulos que aliam teoria à prática, preparando para o mercado e dia a dia.
 
Recursos

- Aulas Live: ao vivo com o instrutor e demais alunos, tudo em tempo real, como se você estivesse em sala de aula. Você assiste às aulas de forma remota e interage com o professor por voz/vídeo ou chat, e detalhe: pode aprender de qualquer lugar, basta um computador/laptop com acesso à Internet;
 - O aluno tem acesso ao nosso LMS: videoaulas (exceto AWS) + recursos de apoio por no mínimo 30 dias;
 - Material didático digital e Certificado de conclusão de curso;
 - Suporte ao aluno por chat, telefone, e-mail ou presencial;
 - Você não está sozinho! Cuidamos da sua jornada de capacitação te auxiliando e acompanhando seu progresso.
 
Vantagens para empresas

- Módulos Live/Presencial com flexibilidade de datas e horários: escolha a duração e o calendário que melhor se adequam à rotina da sua organização;
 - Desenvolvemos conteúdos personalizados em diversos formatos (presencial, live, videoaulas) para atender às diferentes necessidades das equipes;
 - Turmas fechadas: presencial na Green, Live ou in-company em qualquer lugar do Brasil;
 - Monitoramento contínuo dos planos de aprendizagem e relatórios do desempenho dos colaboradores.
 
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