IMPLEMENTACIÓN DE SOLUCIONES DE INGENIERÍA DE DATOS MEDIANTE AZURE DATABRICKS (DP 750)

Volver

IMPLEMENTACIÓN DE SOLUCIONES DE INGENIERÍA DE DATOS MEDIANTE AZURE DATABRICKS (DP 750)

Datos del curso 26/0999.011

Familia: INFORMÁTICA Y COMUNICACIONES

Certificado profesional: NO

Modalidad

Presencial

Horas

32

Fecha

23/11/2026

Tipo de formación

General

Horario

Presencial de 17:00-21:00 horas.

Fecha fin

03/12/2026

Alumnos

16

Fin inscripción

08/11/2026

Preinscribirme en este curso

Datos del centro

Localidad:

ZARAGOZA

Teléfono:

976715153

Responsable:

Jesús Enrique Duce Gonzaga

Dirección:

Av. Ramon Sainz de Varanda n. 15

Requisitos para realizar el curso

Requisitos

Requisitos especificos

Trabajadores ocupados o desempleados en la Comunidad Autónoma de Aragón. Este curso está dirigido a:
- Ingenieros de datos que trabajan con arquitecturas analíticas en Azure.
- Profesionales responsables de diseñar y mantener pipelines de datos.
- Equipos técnicos que utilizan Azure Databricks para analítica avanzada o machine learning.
- Administradores y arquitectos de datos que requieren implementar gobernanza y seguridad en entornos Databricks.
Requisitos:
Para aprovechar al máximo el curso, se recomienda que los participantes cuenten con:
- Conocimientos básicos de Azure y sus servicios de datos.
- Experiencia previa en Python, SQL o Spark.
- Familiaridad con conceptos de ingeniería de datos y arquitecturas analíticas.
- Comprensión general de almacenamiento en la nube y modelos de seguridad.

Finalidad y Programa del curso

Finalidad

Formar de manera adecuada a profesionales del sector (tic o audiovisual) para su inmediata adecuación laboral

Programa

1. Configuración y administración del entorno *Azure Databricks*
- Configuración de workspaces.
- Gestión de clústeres, pools y recursos.
- Integración con Microsoft Entra ID.
- Configuración de repositorios Git y prácticas SDLC.
2. Ingesta y transformación de datos
- Ingesta de datos mediante SQL y Python.
- Lectura desde múltiples orígenes: ADLS, bases de datos, APIs, streaming.
- Uso de Auto Loader y patrones de ingesta.
- Transformaciones con Spark SQL, PySpark y Delta Lake.
- Limpieza, enriquecimiento y normalización de datos.
3. Modelado de datos y arquitectura
- Diseño de modelos de datos para analítica.
- Implementación de la arquitectura Medallion (Bronze, Silver, Gold).
- Tablas Delta: optimización, versionado y time travel.
- Diseño de pipelines escalables y reutilizables.
4. Gobernanza, seguridad y cumplimiento con Unity Catalog
- Control de acceso a nivel de workspace, catálogo, esquema y tabla.
- Seguridad a nivel de fila y columna.
- Aplicación de data quality y buenas prácticas.
- Integración con Microsoft Purview para linaje y clasificación.
5. Orquestación y automatización de cargas de trabajo
- Creación y gestión de jobs y workflows.
- Triggers basados en eventos y programación.
- Integración con Azure Data Factory.
- Uso de parámetros, notebooks y pipelines.
6. Optimización, rendimiento y fiabilidad
- Optimización de consultas y cargas Spark.
- Técnicas: partitioning, Z-Ordering, caching, file compaction.
- Monitorización con Azure Monitor y herramientas nativas.
- Resolución de incidencias y troubleshooting.
7. Operación y mantenimiento de soluciones de ingeniería de datos
- Gestión de entornos (dev/test/prod).
- Auditoría, logging y seguimiento de pipelines.
- Buenas prácticas de despliegue continuo (CI/CD).
- Mantenimiento de workloads y control de costes.

Profesorado

PROFESOR ESPECIALIZADO

Equipamiento

EQUIPAMIENTO PLATAFORMA CTA

Fecha y hora previstas de la seleccion

Fecha Selección 11/11/2026

Hora Selección 16:00