Este curso intensivo de un día proporciona a los participantes las habilidades necesarias para crear y gestionar soluciones de análisis de datos utilizando Azure Análisis de Synapse. Aprenderá a trabajar con pools de SQL (dedicados y sin servidor), a gestionar datos con Apache Spark en Synapse y a implementar procesos ELT (Extracción, Carga y Transformación) con Synapse. Pipelines — una experiencia familiar para quienes conocen Azure Fábrica de datos.
A través de laboratorios prácticos y ejemplos del mundo real, el curso proporciona una comprensión sólida de la orquestación de datos en entornos de almacenes y lagos modernos. Azure.
El curso está recomendado para:
• Ingenieros de datos que quieran integrar y analizar datos utilizando Azure Synapse
• Administradores involucrados en el diseño y monitoreo de flujos de datos en cloud
• Profesionales que utilizan SQL y Python en contextos analíticos
• Usuarios familiarizados con notebooks como Databricks, Jupyter, Zeppelin, etc.
• Equipos que tengan experiencia con Azure Data Factory y quieren expandirlo a Synapse
Al finalizar el curso sabrás cómo:
• Consultar archivos del lago de datos mediante un grupo de SQL sin servidor en Synapse
• Analice datos con Apache Spark Pools y Delta Lake
• Construir y administrar canales de datos utilizando Synapse Pipelines
• Trabaja con almacenes de datos relacionales en Synapse
• Utilice herramientas modernas de manipulación y transformación de datos en Azure
Los participantes deberán tener:
• Conocimientos básicos de SQL y Python
• Experiencia con notebooks basados en Spark (por ejemplo, Databricks, Jupyter)
• Familiaridad con servicios tales como Azure Fábrica de datos
1. Introducción a Azure Análisis de sinapsis
Presentación de la arquitectura y componentes principales
2. Uso de un grupo de SQL sin servidor para consultar archivos en el lago de datos
Ejecución de consultas directas en archivos JSON, CSV y Parquet
3. Análisis de datos con Apache Spark en Azure Synapse
Trabajar con cuadernos y manipular datos con PySpark
4. Gestión de datos con Delta Lake en Synapse
Implementación de transacciones ACID, control de versiones y viajes en el tiempo
5. Análisis de datos en almacenes de datos relacionales
Creación y consulta de tablas en un grupo dedicado de SQL
6. Creación de una canalización de datos con Synapse Pipelines
Orquestación de tareas ELT con herramientas similares a ADF
