Curso: DP-3011: Implementing a Data Analytics Solution with Azure Databricks

Obtenga información sobre cómo aprovechar todas las ventajas de Apache Spark y los eficaces clústeres que se ejecutan en la plataforma de Azure Databricks para ejecutar grandes cargas de trabajo de ingeniería de datos en la nube.

Objetivos de la formación DP-3011

• Configurar un entorno de desarrollo en Azure Machine Learning
• Preparar datos para el entrenamiento de modelos
• Crear y configurar un script de entrenamiento de modelos como un trabajo de comando
• Administrar artefactos mediante MLflow
• Implementar un modelo para el consumo en tiempo real

Contenido de curso DP-3011 Implementación de una solución de Análisis de datos con Azure Databricks

Módulo 1: Explorar Azure Databricks

• Introducción a Azure Databricks
• Identificación de las cargas de trabajo de Azure Databricks
• Descripción de los conceptos clave
• Gobernanza de datos mediante Unity Catalog y Microsoft Purview
• Ejercicio: Explorar Azure Databricks

Módulo 2: Haga análisis de datos con Azure Databricks

• Introducción
• Ingesta de datos con Azure Databricks
• Herramientas de exploración de datos en Azure Databricks
• Análisis de datos mediante las API de DataFrame
• Ejercicio: Exploración de datos con Azure Databricks

Módulo 3: Uso de Apache Spark en Azure Databricks

• Introducción
• Descubra Spark
• Creación de un clúster de Spark
• Uso de Spark en cuadernos
• Uso de Spark para trabajar con archivos de datos
• Visualización de datos
• Ejercicio: Uso de Spark en Azure Databricks
  

Módulo 4: Administración de datos con Delta Lake

• Introducción
• Primeros pasos con Delta Lake
• Administración de transacciones ACID
• Implementación del cumplimiento de esquemas
• Control de versiones de datos y desplazamiento y viaje en el tiempo en Delta Lake
• Integridad de datos con Delta Lake
• Ejercicio: Uso de Delta Lake en Azure Databricks

Módulo 5: Compilación de canalizaciones de datos con Delta Live Tables

• Introducción
• Exploración de delta Live Tables
• Ingesta e integración de datos
• Procesamiento en tiempo real
• Ejercicio: Creación de una canalización de datos con Delta Live Tables

Módulo 6: Implementación de cargas de trabajo con flujos de trabajo de Azure Databricks

• Introducción
• ¿Qué son los flujos de trabajo de Azure Databricks?
• Descripción de los componentes clave de los flujos de trabajo de Azure Databricks
• Exploración de las ventajas de los flujos de trabajo de Azure Databricks
• Implementación de cargas de trabajo mediante flujos de trabajo de Azure Databricks
• Ejercicio: Creación de un flujo de trabajo de Azure Databricks

Requisitos previos

No posee requisitos previos

Idioma

• Curso: Inglés / Español
• Labs: Inglés / Español