Imersão Azure Big Data – Turma 09

R$2,100,00

  • Carga Horária: 30 horas
  • Horário: Terças e Quintas (19h às 22h), sábados (09h30 às 12h)
  • Data e Dias:
    • 09/04 – Terça
    • 11/04 – Quinta
    • 13/04 – Sábado
    • 16/04 – Terça
    • 18/04 – Quinta
    • 20/04 – Sábado
    • 23/04 – Terça
    • 25/04 – Quinta
    • 27/04 – Sábado
    • 30/04 – Terça
  • Modalidade: Online ao vivo
  • Gravação: Sim

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Specs

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Descrição

Neste curso de imersão abordaremos desde a ingestão/tratamento de dados utilizando o Azure Data Factory, tratamento de dados utilizando o Azure Databricks, armazenamento de dados utilizando o Azure SQL Database/Azure Data Lake e visualização com PBI com foco na Engenharia de Dados.

O que não realizaremos no treinamento:

  • Não resolveremos problemas de trabalho de nenhum participante.
  • Não mostraremos assuntos fora do conteúdo programático proposto no treinamento.
  • Não realizaremos o provisionamento com os participantes.
  • Não Emitimos NOTA FISCAL para treinamentos comprados pela plataforma.

O que terei de benefícios:

  • Treinamento baseado em vivências de projetos reais.
  • Networking
  • Instrutores com bastante experiência no mercado e em projetos de Big Data com grandes clientes. Todos são certificados Microsoft e com experiência em projetos com clientes nacionais e internacionais.
  • Portal com todos os conteúdos do treinamento — VITALICIO, ou seja, PARA SEMPRE.
  • Vídeos das aulas gravadas – Ao final de cada dia, disponibilizamos a aula gravada na plataforma
  • Slides
  • PDFs
  • Scripts
  • Links de apoio
  • Arquivos utilizados nos laboratórios
  • Certificado de participação do treinamento. O certificado é validado digitalmente para evitar fraudes e possíveis copias.
  • Canal de comunicação com os instrutores e demais alunos.
  • Dicas de certificação

Conteúdos Configuração do Ambiente Azure

  • Conceitos de Big Data
  • Conceitos de ETL X ELT
  • Conceitos Apresentação dos serviços de big data do Azure
  • Conceitos do Azure Databricks
  • Conceitos do Apache Spark
  • Apresentação da plataforma do Databricks
  • Provisionamento dos serviços da Azure
    • Azure Data Factory
    • Azure Data Lake
    • Azure Key Vault
    • Azure SQL Database
    • Azure Databricks
  • Configuração do ADF
    • Integration Runtime Self-Hosted
    • Linked Services
    • Datasets
  • Configuração do Databricks
    • Criação de clusters
    • Criação do escopo (scope)
  • Integrações
    • Azure Databricks
    • Azure Data Lake
    • Azure Key Vault
    • GitHub / Azure DevOps

 

Conteúdos Azure Data Factory

  • Desenvolvimento de Pipelines
    • Copy Data
    • Get Metadata
    • Lookup
    • Stored Procedure
    • Execute Pipeline
    • Filter
    • ForEach
  • Triggers
    • Schedule
    • Tumbling Window
    • Storage Events
  • Monitoramento de Execução
  • Transformação de dados com:
    • Data Flow
    • Power Query

Conteúdos Azure Databricks

  • Conceitos de Delta Lake
  • Aplicabilidade Python x SQL X Delta
  • Notebooks de conexão com:
    • Data Lake
    • Azure SQL Database
  • Notebooks de tratamento de dados
    • PySpark
    • SparkSQL
    • Leitura/Escrita no Delta Table
    • Leitura/Escrita no Data Lake
    • Leitura/Escrita no Azure SQL Database
  • Orquestração dos notebooks a partir do Azure Data Factory

Conteúdos Power BI para Engenheiro de dados

  • Entendendo a necessidade da visualização e compartilhamento dos dados.
  • O que é o Power BI?
  • Fontes de Dados
  • Tipos de Conexão
  • Power BI Desktop
  • Power BI Service
  • Power BI Mobile
  • Modelagem
  • Compartilhamento (Apps, Dashboards, Reports)
  • Licenciamento do Power BI (planos e capacidades)
  • Laboratório Power BI:
    • Ingestão
    • Power Query (Linguagem M);
    • DAX
    • Analysis Services
    • Gráficos
    • Compartilhamento
    • Workspaces
    • Conjunto de dados
    • Fluxo de Dados
    • On Premises Data Gateway
    • Atualização Agendada
    • Alertas
    • Assinaturas

Conteúdo Programático Unity Catalog

  • OVERVIEW SOBRE GOVERNANÇA DE DADOS
  • O QUE É O UNITY CATALOG?
  • PREMISSAS PARA IMPLANTAÇÃO DO UNITY
  • PROVISIONAMENTO
  • CONFIGURAÇÃO
    • METASTORE
    • GRUPO DE USUARIOS
    • SERVICE PRINCIPAL
    • CREDENTIALS
    • EXTERNAL LOCATIONS
    • CATÁLOGOS
    • SCHEMAS (DATABASES)
    • TABELAS
    • PERMISSÕES
  • APLICAÇÃO DE TAGS
  • UTILIZAÇÃO DA DATABASE INFORMATION_SCHEMA
  • UTILIZAÇÃO DE AI
  • ANÁLISE DE LINHAGEM
  • MIGRAÇÃO DE TABELAS DO HIVE_METASTORE  PARA O UNITY CATALOG
  • CRIAÇÃO DE TABELAS NO UNITY CATALOG
  • DATA QUALITY COM UNITY CATALOG

Conteúdos Programático Azure DevOps para Big Data

  • Introdução ao Azure DevOps e seus recursos
  • Práticas de DevOps em ambientes de Big Data
  • Configuração e gerenciamento de pipelines de implantação
  • Integração contínua e entrega contínua (CI/CD) em projetos de Big Data
  • Automação de processos de implantação e monitoramento em ambientes de Big Data utilizando o Azure DevOps

 

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