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Temario del curso

Introducción a Azure Data Factory

  • Vista general de Azure Data Factory
  • Conceptos clave y arquitectura
  • Casos de uso y beneficios de ADF

Configuración del entorno de ADF

  • Creación y configuración de una instancia de ADF
  • Navegación por el portal de Azure Data Factory
  • Comprensión de los tiempos de ejecución integrados (integration runtimes)

Trabajo con conjuntos de datos y servicios conectados

  • Definición de conjuntos de datos y servicios conectados
  • Conexión a diferentes fuentes de datos
  • Configuración de autenticación y conexiones seguras

Creación de pipelines de datos

  • Fundamentos y componentes del pipeline
  • Creación de pipelines simples con actividades
  • Construcción de un pipeline para el movimiento de datos

Flujos de datos y actividades de transformación

  • Introducción al flujo de datos
  • Actividades de transformación de datos
  • Diseño y ejecución de transformaciones del flujo de datos

Programación y activación de pipelines

  • Programación de ejecuciones del pipeline con disparadores (triggers)
  • Uso de ventanas deslizantes y disparadores basados en eventos
  • Supervisión de la actividad del pipeline y comprensión de los registros de salida

Depuración y manejo de errores

  • Depuración de pipelines y flujos de datos
  • Implementación de mecanismos de manejo de errores y reintento
  • Agregado de manejo de errores a pipelines existentes

Optimización del rendimiento

  • Buenas prácticas para la optimización de pipelines de datos
  • Comprensión y configuración de paralelismo y particionamiento
  • Optimización del rendimiento del pipeline

Seguridad y supervisión

  • Aseguramiento de ADF con control de acceso y permisos
  • Implementación de cifrado de datos y transferencia segura
  • Supervisión de pipelines de datos mediante herramientas nativas y alertas

Casos avanzados e integración

  • Integración de ADF con otros servicios de Azure
  • Gestión de escenarios complejos de integración de datos
  • Creación de una solución integral de integración de datos

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos sobre conceptos de computación en la nube
  • Familiaridad con procesos de integración de datos y ETL

Público objetivo

  • Ingenieros de datos
  • Analistas de datos
  • Desarrolladores ETL
  • Profesionales de TI
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (2)

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