Neste curso, os alunos aprenderão sobre os padrões e práticas de engenharia de dados no que diz respeito ao trabalho com soluções analíticas em lote e em tempo real usando tecnologias de plataforma de dados Azure. Os alunos começarão por entender as tecnologias básicas de computação e armazenamento usadas para construir uma solução analítica. Em seguida, eles explorarão como projetar camadas de serviço analíticas e se concentrarão nas considerações de engenharia de dados para trabalhar com arquivos de origem. Os alunos aprenderão como explorar interativamente dados armazenados em arquivos em um data lake. Eles aprenderão as várias técnicas de ingestão que podem ser usadas para carregar dados usando o recurso Apache Spark encontrado no Azure Synapse Analytics ou Azure Databricks, ou como fazer a ingestão usando o Azure Data Factory ou os pipelines do Azure Synapse.

Os alunos também aprenderão as várias maneiras de transformar os dados usando as mesmas tecnologias usadas para ingerir dados. O aluno passará o tempo no curso aprendendo como monitorar e analisar o desempenho do sistema analítico para que possam otimizar o desempenho das cargas de dados ou consultas que são emitidas nos sistemas. Eles compreenderão a importância de implementar segurança para garantir que os dados sejam protegidos em repouso ou em trânsito. O aluno então mostrará como os dados em um sistema analítico podem ser usados para criar painéis ou construir modelos preditivos no Azure Synapse Analytics.

Certificação:
Este curso prepara o aluno para o exame DP-203: Data Engineering on Microsoft Azure e para a certificação Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate.

Após concluir este curso na Ka Solution, os alunos serão capazes de:
• Explorar as opções de computação e armazenamento para cargas de trabalho de engenharia de dados no Azure
• Projetar e implementar a camada de serviço
• Entender as considerações de engenharia de dados
• Executat consultas interativas usando pools SQL sem servidor
• Explorar, transforme e carregue dados no Data Warehouse usando Apache Spark
• Realizar Exploração e Transformação de dados em Azure Databricks
• Ingerir e carregar dados no data warehouse
• Transformar dados com Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines
• Integrar dados de notebooks com Azure Data Factory ou Azure Synapse Pipelines
• Otimizar o desempenho da consulta com pools SQL dedicados no Azure Synapse
• Analisar e otimize o armazenamento de data warehouse
• Suportar ao Processamento Analítico Transacional Híbrido (HTAP) com o Azure Synapse Link
• Executar a segurança de ponta a ponta com o Azure Synapse Analytics
• Executar o processamento de fluxo em tempo real com o Stream Analytics
• Criar uma solução de processamento de fluxo com Hubs de eventos e Azure Databricks
• Criar relatórios usando a integração do Power BI com o Azure Synpase Analytics
• Executar processos integrados de aprendizado de máquina no Azure Synapse Analytics

Os candidatos para este curso são:
O público principal deste curso são profissionais de dados, arquitetos de dados e profissionais de business intelligence que desejam aprender sobre engenharia de dados e construção de soluções analíticas usando tecnologias de plataforma de dados existentes no Microsoft Azure. O público secundário deste curso são analistas de dados e cientistas de dados que trabalham com soluções analíticas criadas no Microsoft Azure.

Conteúdo Programático Completo:
https://www.kasolution.com.br/cp/34203.pdf

Carga Horária:
Os cursos entregues pela Ka Solution obedecem rigorosamente todos os padrões definidos pela Microsoft. A carga horária definida para o treinamento é de 32 horas. É o tempo necessário para que o instrutor aborde todos os tópicos necessários para a certificação dos alunos e suficiente para que os alunos, após a abordagem teórica, possam executar todos os laboratórios e exercícios propostos com sucesso e assistidos pelo instrutor.