Corso Data Engineering on Microsoft Azure DP-203

Obiettivi | Certificazione | Contenuti | Tipologia | Prerequisiti | Durata e Frequenza | Docenti | Modalità di Iscrizione | Calendario

Certificazione Azure Data Engineer Associate

Il Corso DP-203 Data Engineering on Microsoft Azure è un programma formativo che guida i partecipanti attraverso le competenze e le conoscenze necessarie per diventare ingegneri dei dati esperti nell’ecosistema Microsoft Azure. Il corso è progettato per insegnare ai partecipanti a progettare, costruire, gestire e proteggere le soluzioni di elaborazione dei dati su Azure. Durante il corso, i partecipanti si concentreranno sull’utilizzo di vari servizi e tecnologie di Azure per creare e gestire soluzioni di ingegneria dei dati scalabili ed efficienti. Si impareranno a lavorare con Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics, Azure Databricks e Azure Stream Analytics, tra gli altri servizi. Il corso copre anche la progettazione e l’implementazione di soluzioni di archiviazione dati, l’elaborazione dei dati in tempo reale e batch, e la gestione della sicurezza e conformità dei dati. Le lezioni sono strutturate in modo da offrire un equilibrio tra teoria e pratica, consentendo ai partecipanti di comprendere i concetti chiave e applicare immediatamente le competenze acquisite attraverso esercitazioni e progetti. Questo approccio garantisce che i partecipanti abbiano una solida base teorica e una solida esperienza pratica nel lavorare con le soluzioni di ingegneria dei dati su Azure. Il corso contribuisce alla preparazione dell’esame di Certificazione Azure Data Engineer Associate.

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Obiettivi del corso

Di seguito una sintesi degli obiettivi principali del Corso Data Engineering on Microsoft Azure DP-203:

  • Apprendere l'uso di servizi Azure per l'ingegneria dei dati.
  • Progettare e gestire soluzioni di elaborazione dati.
  • Lavorare con strumenti come Azure Data Factory e Azure Databricks.
  • Gestire la sicurezza e conformità dei dati.
  • Applicare le competenze acquisite attraverso esercitazioni e progetti.

Certificazione del corso

Esame DP-203 Azure Data Engineer Associate; Questo esame si concentra sulla valutazione delle competenze dei candidati nella progettazione e implementazione di soluzioni di ingegneria dei dati su Microsoft Azure. Testa la conoscenza nell'uso di strumenti come Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics, Azure Databricks e Azure Stream Analytics. Si focalizza sull'elaborazione dei dati, sia in tempo reale che batch, sulla progettazione di soluzioni di archiviazione dati, e sulla gestione della sicurezza e conformità dei dati.

Contenuti del corso

Implement a partition strategy

  • Implement a partition strategy for files
  • Implement a partition strategy for analytical workloads
  • Implement a partition strategy for streaming workloads
  • Implement a partition strategy for Azure Synapse Analytics
  • Identify when partitioning is needed in Azure Data Lake Storage Gen2

Design and implement the data exploration layer

  • Create and execute queries by using a compute solution that leverages SQL serverless and Spark cluster
  • Recommend and implement Azure Synapse Analytics database templates
  • Push new or updated data lineage to Microsoft Purview
  • Browse and search metadata in Microsoft Purview Data Catalog

Ingest and transform data

  • Design and implement incremental loads
  • Transform data by using Apache Spark
  • Transform data by using Transact-SQL (T-SQL) in Azure Synapse Analytics
  • Ingest and transform data by using Azure Synapse Pipelines or Azure Data Factory
  • Transform data by using Azure Stream Analytics
  • Cleanse data
  • Handle duplicate data
  • Avoiding duplicate data by using Azure Stream Analytics Exactly Once Delivery
  • Handle missing data
  • Handle late-arriving data
  • Split data
  • Shred JSON
  • Encode and decode data
  • Configure error handling for a transformation
  • Normalize and denormalize data
  • Perform data exploratory analysis

Develop a batch processing solution

  • Develop batch processing solutions by using Azure Data Lake Storage, Azure Databricks, Azure Synapse Analytics, and Azure Data Factory
  • Use PolyBase to load data to a SQL pool
  • Implement Azure Synapse Link and query the replicated data
  • Create data pipelines
  • Scale resources
  • Configure the batch size
  • Create tests for data pipelines
  • Integrate Jupyter or Python notebooks into a data pipeline
  • Upsert data
  • Revert data to a previous state
  • Configure exception handling
  • Configure batch retention
  • Read from and write to a delta lake

Develop a stream processing solution

  • Create a stream processing solution by using Stream Analytics and Azure Event Hubs
  • Process data by using Spark structured streaming
  • Create windowed aggregates
  • Handle schema drift
  • Process time series data
  • Process data across partitions
  • Process within one partition
  • Configure checkpoints and watermarking during processing
  • Scale resources
  • Create tests for data pipelines
  • Optimize pipelines for analytical or transactional purposes
  • Handle interruptions
  • Configure exception handling
  • Upsert data
  • Replay archived stream data

Manage batches and pipelines

  • Trigger batches
  • Handle failed batch loads
  • Validate batch loads
  • Manage data pipelines in Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines
  • Schedule data pipelines in Data Factory or Azure Synapse Pipelines
  • Implement version control for pipeline artifacts
  • Manage Spark jobs in a pipeline

Implement data security

  • Implement data masking
  • Encrypt data at rest and in motion
  • Implement row-level and column-level security
  • Implement Azure role-based access control (RBAC)
  • Implement POSIX-like access control lists (ACLs) for Data Lake Storage Gen2
  • Implement a data retention policy
  • Implement secure endpoints (private and public)
  • Implement resource tokens in Azure Databricks
  • Load a DataFrame with sensitive information
  • Write encrypted data to tables or Parquet files
  • Manage sensitive information

Monitor data storage and data processing

  • Implement logging used by Azure Monitor
  • Configure monitoring services
  • Monitor stream processing
  • Measure performance of data movement
  • Monitor and update statistics about data across a system
  • Monitor data pipeline performance
  • Measure query performance
  • Schedule and monitor pipeline tests
  • Interpret Azure Monitor metrics and logs
  • Implement a pipeline alert strategy

Optimize and troubleshoot data storage and data processing

  • Compact small files
  • Handle skew in data
  • Handle data spill
  • Optimize resource management
  • Tune queries by using indexers
  • Tune queries by using cache
  • Troubleshoot a failed Spark job
  • Troubleshoot a failed pipeline run, including activities executed in external services

Tipologia

Corso di Formazione con Docente

Docenti

I docenti sono Istruttori Autorizzati Microsoft e in altre tecnologie IT, con anni di esperienza pratica nel settore e nella Formazione.

Infrastruttura laboratoriale

Per tutte le tipologie di erogazione, il Corsista può accedere alle attrezzature e ai sistemi presenti nei Nostri laboratori o direttamente presso i data center del Vendor o dei suoi provider autorizzati in modalità remota h24. Ogni partecipante dispone di un accesso per implementare le varie configurazioni avendo così un riscontro pratico e immediato della teoria affrontata. Ecco di seguito alcuni scenari tratti dalle attività laboratoriali:

Corso Data Engineering on Microsoft Azure DP-203

Dettagli del corso

Prerequisiti

Si consiglia la partecipazione al Corso Azure Fundamentals e al Corso Azure Data Fundamentals.

Durata del corso

  • Durata Intensiva 4gg;

Frequenza

Varie tipologie di Frequenza Estensiva ed Intensiva.

Date del corso

  • Corso Data Engineering on Microsoft Azure (Formula Intensiva) – Su richiesta – 09:00 – 17:00

Modalità di iscrizione

Le iscrizioni sono a numero chiuso per garantire ai tutti i partecipanti un servizio eccellente. L’iscrizione avviene richiedendo di essere contattati dal seguente Link, o contattando la sede al numero verde 800-177596 o inviando una richiesta all’email [email protected].