Temario del curso
Introducción a Azure Data Factory
- Descripción general de Azure Data Factory.
- Conceptos clave y arquitectura.
- Casos de uso y ventajas 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.
Trabajo con conjuntos de datos y servicios vinculados
- Definición de conjuntos de datos y servicios vinculados.
- Conexión a diferentes fuentes de datos.
- Configuración de la autenticación y conexiones seguras.
Creación de canales de datos
- Conceptos básicos y componentes del canal.
- Creación de canales sencillos con actividades.
- Construcción de un canal para el movimiento de datos.
Flujo 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 canales
- Programación de ejecuciones del canal mediante desencadenadores.
- Uso de ventanas temporales continuas y desencadenadores basados en eventos.
- Supervisión de la actividad del canal y comprensión de los registros de salida.
Depuración y gestión de errores
- Depuración de canales y flujos de datos.
- Implementación de mecanismos de gestión de errores y reintento.
- Agregado de gestión de errores a canales existentes.
Optimización del rendimiento
- Mejores prácticas para optimizar los canales de datos.
- Comprensión y configuración de la paralelización y la partición.
- Optimización del rendimiento del canal.
Seguridad y supervisión
- Aseguramiento de ADF mediante control de acceso y permisos.
- Implementación de cifrado de datos y transferencia segura de datos.
- Supervisión de los canales de datos con herramientas integradas y alertas.
Escenarios 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 de los 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.
Reseñas (2)
Todo el entrenamiento fue excelente. Especialmente nos gustó la documentación de capacitación para consultar. Estamos ansiosos por la Capacitación Avanzada, cuando estemos listos.
Amy Gregg - Qualfon
Curso - Boomi Integration Fundamentals
Traducción Automática
He descubierto cosas nuevas y interesantes sobre Lambda y Serverless
Oleg Buldumac - PUBLIC COURSE
Curso - AWS Lambda for Developers
Traducción Automática
