| Tipo de edición | Edición única (desempregados/as e ocupados/as) |
|---|---|
| Metodoloxía | Virtual |
| Tipo | CURSO |
| Matrícula | Gratuíta |
| Data inicio | 19/10/2026 |
| Data fin | 30/10/2026 |
| Certificación oficial | Si |
| Exame | DP-203:Data Engineering on Microsoft Azure (Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate) |
| Nº inscritos | 0 |
O curso Microsoft DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure ensina a deseñar e implementar solucións de datos integrais que combinen diferentes fontes, transformen a información e a preparen para a análise e a intelixencia de negocio.
Durante a formación trabállanse os servizos principais do ecosistema de datos de Azure, como Azure Synapse Analytics, Azure Data Lake, Azure Data Factory, Azure Databricks e Azure Stream Analytics, aplicando boas prácticas de seguridade, gobernanza e optimización do rendemento.
O curso combina teoría, demostracións e exercicios prácticos que preparan ao alumno para superar o exame Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate (DP-203), unha das certificacións máis recoñecidas no ámbito da enxeñaría de datos na nube.
- Deseñar e implementar almacéns e lagos de datos en Azure.
- Integrar e transformar datos con Azure Data Factory e Azure Synapse Pipelines.
- Procesar datos en lote e en tempo real utilizando Azure Databricks e Azure Stream Analytics.
- Implementar estratexias de seguridade, cumprimento e control de acceso aos datos en Azure.
- Optimizar o rendemento e os custos das solucións de datos.
- Deseñar modelos de particionado, indexado e almacenamento eficientes.
- Supervisar e depurar canalizacións de datos con Azure Monitor e Log Analytics.
- Integrar servizos de datos con Power BI e outras ferramentas analíticas.
- Aplicar principios de DevOps e automatización en contornos de datos.
O curso está dirixido a enxeñeiros/as e profesionais de datos responsables de deseñar, implementar e administrar solucións de procesamento e almacenamento de datos en Azure.
O perfil ideal inclúe profesionais con experiencia en bases de datos, integración de datos ou análise, que desexen evolucionar cara á enxeñaría de datos cloud.
Tamén é adecuado para desenvolvedores/as, analistas ou administradores/as que traballen con grandes volumes de información e desexen dominar ferramentas como Data Factory, Databricks, Synapse Analytics e Data Lake.
Recoméndase ter coñecementos previos de SQL, Python ou Scala, así como comprensión dos principios básicos da nube e do procesamento distribuído.
Microsoft Certified Trainer (MCT) habilitado para a impartición da certificación Microsoft Certified Azure Data Engineer Associate.
- Duración :
40 horas - Metodoloxía :
Virtual - Matrícula :
Gratuíta - Tecnoloxía :
- Azure
- Beneficios :
- Opción gratuita dun exame de certificación oficial
- Diploma de asistencia
- Módulos transversais :
- Igualdade de 5 horas
Módulo 1: Explorar as opcións de computación e almacenamento para cargas de traballo de enxeñaría de datos
Módulo 2: Deseño e implementación da capa de servizo
Módulo 3: Consideracións de enxeñaría de datos para ficheiros de orixe
Módulo 4: Executar consultas interactivas con grupos de SQL sen servidor de Azure Synapse Analytics
Módulo 5: Explorar, transformar e cargar datos no almacén de datos usando Apache Spark
Módulo 6: Exploración e transformación de datos en Azure Databricks
Módulo 7: Inxesta e carga de datos no almacén de datos
Módulo 8: Transformar datos con Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines
Módulo 9: Orquestrar o movemento e a transformación de datos en Azure Synapse Pipelines
Módulo 10: Optimizar o rendemento das consultas con grupos de SQL dedicados en Azure Synapse
Módulo 11: Analizar e optimizar o almacenamento do data warehouse
Módulo 12: Soporte do procesamento analítico transaccional híbrido (HTAP) con Azure Synapse Link
Módulo 13: Seguridade de extremo a extremo con Azure Synapse Analytics
Módulo 14: Procesamento de transmisión en tempo real con Stream Analytics
Módulo 15: Crear unha solución de procesamento de transmisión con Event Hubs e Azure Databricks
Módulo 16: Xerar informes mediante a integración de Power BI con Azure Synapse Analytics
Módulo 17: Realizar procesos integrados de aprendizaxe automática en Azure Synapse Analytics