Curso Oficial Microsoft
Engenharia de dados no Microsoft Azure
Sobre o Treinamento
Neste curso, os participantes explorarão a gestão e implementação de cargas de trabalho de engenharia de dados no Azure, utilizando ferramentas como Azure Synapse Analytics, Azure Data Lake Storage Gen2, entre outras. O foco será em tarefas essenciais de engenharia de dados, incluindo a organização de pipelines de dados, manipulação de arquivos em data lakes, criação de data warehouses e monitorização da linhagem dos dados.
Perfil do Público: Profissionais de dados, arquitetos de dados e especialistas em business intelligence formam o público principal, buscando aprofundar seu conhecimento em engenharia de dados no Azure. Adicionalmente, o curso também atende analistas e cientistas de dados interessados em soluções analíticas no Microsoft Azure.
Instrutores
Instrutores Experientes e Engajados
Nossos instrutores são profissionais certificados pela Microsoft (MCTs) com anos de experiência no campo e em sala de aula. Eles não apenas conhecem as tecnologias que ensinam, mas também as aplicam diariamente, tornando-os perfeitamente equipados para fornecer exemplos concretos e compartilhar experiências reais.
Os cursos na Dbaplex são mais do que apenas apresentações de slides. Eles são experiências de aprendizado interativas, envolventes e ricas em informações. Nossos instrutores usam uma variedade de métodos de ensino para garantir que os conceitos sejam compreendidos e retidos. Desde discussões em grupo até estudos de caso e demonstrações ao vivo, nosso objetivo é garantir que você tenha uma compreensão completa do material do treinamento.
Duração:
32 Horas
Nível:
Intermediário
Exame:
Ao se candidatar a este exame, você deve ser versado na integração e transformação de dados variados, estruturando-os para análises. Como Engenheiro de Dados do Azure, sua função é facilitar a compreensão dos dados, mantendo pipelines de dados seguros com várias ferramentas e serviços do Azure. Você trabalha com arquiteturas como data warehouse moderno, Big Data e Lakehouse, assegurando a eficiência e confiabilidade dos pipelines.
Familiaridade com linguagens como SQL, Python e Scala é essencial, assim como competência com ferramentas como Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics e Azure Databricks.
DP-203: Engenharia de dados no Microsoft Azure