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Temario del curso

Introducción a Azure Data Factory

  • Descripción general de Azure Data Factory
  • Conceptos clave y arquitectura básica
  • Casos de uso y ventajas de ADF

Configuración del entorno de ADF

  • Creación y configuración inicial de una instancia de ADF
  • Navegación por el portal de Azure Data Factory
  • Explicación sobre los tiempos de ejecución de integración

Trabajo con conjuntos de datos y servicios vinculados

  • Definición de conjuntos de datos y servicios vinculados
  • Conexión a diferentes fuentes de información
  • Configuración de autenticaciones y conexiones seguras

Creación de canalizaciones de datos

  • Elementos básicos que componen una canalización
  • Diseño de canalizaciones simples mediante actividades específicas
  • Construcción de una canalización orientada al movimiento de información

Flujo de datos y transformaciones

  • Introducción a la noción de flujo de datos
  • Tipos de actividades para la transformación de información
  • Diseño e implementación de transformaciones en el flujo de datos

Programación y activación automática de las canalizaciones

  • Configuración de desencadenadores para la ejecución programada
  • Uso de ventanas basadas en intervalos regulares o eventos externos
  • Supervisión del funcionamiento y análisis de registros generados

Depuración y manejo de errores

  • Técnicas para depurar canalizaciones y flujos de datos
  • Implementación de mecanismos de reintentos y gestión de fallos
  • Incorporación de controles de error en las configuraciones ya existentes<\/li>

Optimización del rendimiento

  • Pautas recomendadas para elevar la eficiencia de las canalizaciones
  • Uso y ajuste de mecanismos como el paralelismo y la partición
  • Técnicas que contribuyen a maximizar la velocidad del procesamiento

Seguridad y vigilancia continua

  • Garantía de seguridad en ADF mediante el control de acceso y permisos<\/li>
  • Aplicación de cifrado de datos y transmisión protegida de información<\/li>
  • Seguimiento continuo de las canalizaciones utilizando herramientas integradas y alertas

Escenarios avanzados e integración complementaria

  • Vinculación de ADF con otros servicios ofrecidos por Azure<\/li>
  • Gestionar escenarios complejos de intercambio de información<\/li>
  • Diseño y ejecución de soluciones completas para la integración de datos<\/li>

Resumen e orientaciones futuras

Requerimientos

  • Conocimientos básicos sobre 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 de ETL
  • Profesionales de TI
 14 Horas

Formación Corporativa a Medida

Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.

  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
  • Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
  • Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Inversión

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