Ingeniero de Datos Azure

Los Ingenieros de Datos de Azure integran datos de distintos sistemas y establecen canalizaciones de procesamiento de datos, y son responsables tanto de su administración como de su mantenimiento. En el curso, primero adquirirás conocimientos sobre la administración de Azure, como la gestión de identidades y gobernanza, el aprovisionamiento de almacenamiento, los recursos informáticos y la configuración de redes. A continuación, adquirirás conocimientos de programación en Python y desarrollo de bases de datos SQL. Tus conocimientos se complementarán con habilidades en la preparación y transferencia de datos, así como en el uso de la inteligencia artificial (IA) en el lugar de trabajo.
  • Tipo de titulación: Certificado "Ingeniero de Datos Azure"
  • Cualificaciones adicionales: Certificado original de Microsoft "Microsoft Certified: Administrador Asociado de Azure"
    Certificado "Bases de datos relacionales SQL"
    Certificado "PCEP™ - Programador Python Certificado de Nivel Inicial"
    Certificado de "Ingeniero de Datos
  • Examen final: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
    Microsoft-Zertifizierungsprüfung AZ-104: Azure Administrator
    Certified Entry-Level Python Programmer (PCEP™) (in englischer Sprache)
  • Horario de las clases: A tiempo completo
    De lunes a viernes, de 8.30 a 15.35 horas (en semanas festivas, de 8.30 a 17.10 horas).
  • Lengua de enseñanza: Alemán
  • Duración: 16 Semanas

Administración de Microsoft Azure

Requisitos previos para administradores de Azure (aprox. 1 día)

Interfaces de administración de Azure (Azure Portal, Azure CLI, Azure PowerShell)

Administrador de recursos de Azure (ARM)

Recursos y grupos de recursos

Plantillas de Azure Resource Manager (ARM) y Bicep

Uso de herramientas de IA para apoyar tareas administrativas y scripting


Gestión de identidades y gobierno de Azure (aprox. 2 días)

Microsoft Entra ID

Usuarios y grupos

Configuración de dispositivos

Actualizaciones masivas de usuarios

Cuentas de invitados

Contraseña de autoservicio

Control de acceso basado en roles (RBAC)

Asignaciones de acceso

Identidades gestionadas para recursos Azure

Directorios

Suscripciones y gobernanza: políticas, recursos y etiquetas de Azure

Gestión de costes

Grupos de gestión

 


Configurar y gestionar redes virtuales (aprox. 4,5 días)

Redes virtuales

Peering de redes virtuales

Direcciones IP privadas y públicas, rutas de red, interfaces de red, subredes y redes virtuales

Resolución de nombres: Azure DNS

Acceso seguro a redes y recursos virtuales

Grupos de seguridad de red (NSG) para subredes e interfaces de red

Azure Bastion

Azure Application Gateway (equilibrio de carga de capa 7)

Conectividad local

Monitor de conexión

Vigilante de red

Diagnóstico de red

Integrar una red local en una red virtual Azure

ExpressRoute

WAN virtual Azure


Implantar y gestionar el espacio de almacenamiento (aprox. 2 días)

Cuentas de almacenamiento

Firmas de acceso compartido (SAS)

Claves de acceso

Replicación de almacenamiento Azure

Autenticación Microsoft Entra ID

Explorador de almacenamiento Azure

AZCopy

Azure Files y Azure Blob Storage

Compartición de archivos Azure

Sincronización de archivos Azure


Aprovisionamiento y gestión de recursos informáticos Azure (aprox. 3,5 días)

Máquinas virtuales Azure (VMs) para alta disponibilidad y escalabilidad

Plantillas Azure Resource Manager (ARM) y Bicep

Plantilla VHD

Cifrado de disco duro Azure

Azure Key Vault para claves y secretos

Tamaños de VM

Adición de discos

Zonas de disponibilidad y conjuntos de disponibilidad

Configuración de la red

Contenedores

Aplicaciones de contenedor

Azure Container Instances (ACI)

Aplicaciones web


Supervisión y protección de los recursos de Azure (aprox. 2 días)

Azure Monitor

Métricas

Análisis de registros

Configuración de diagnóstico

Perspectiva de las aplicaciones

Soporte para el análisis de registros y mensajes de error mediante herramientas de IA

Procesos de copia de seguridad y restauración

Informes de copia de seguridad

Copia de seguridad Azure

Proceso de borrado suave

Políticas de copia de seguridad

Recuperación de sitios Azure


Trabajo de proyecto (aprox. 5 días)

Profundizar en los contenidos aprendidos

Presentación de los resultados

Examen de certificación AZ-104: Administrador de Microsoft Azure

Bases de datos relacionales con SQL

Conceptos básicos de sistemas de bases de datos y SQL (aprox. 3 días)

Visión general de los sistemas y modelos de bases de datos

Datos redundantes e integridad de los datos

Normalización

Diseño de bases de datos y modelo de relación entre entidades (ERM)

Claves primarias y externas

Relaciones entre relaciones

Tipos de datos en SQL

Índices y rendimiento

Restricciones y validación

Consultas en SQL

Los datos estructurados como base de los métodos de análisis asistidos por IA


Introducción a SQL Server Management Studio (SSMS) (aprox. 2 días)

Visión general de SQL Server y SSMS

Diseño físico de bases de datos

Creación de tablas y definición de tipos de datos

Restricciones, valores por defecto y relaciones

Diagramas de base de datos (ERM) y relaciones

Copia de seguridad y restauración

Introducción a la supervisión del rendimiento

Visión general de la optimización de consultas y el análisis de consultas con ayuda de IA


Introducción a DDL (Lenguaje de Definición de Datos) y DML (Lenguaje de Manipulación de Datos) (aprox. 8 días)

Conceptos básicos de SQL y sintaxis ampliada

Operadores y funciones integradas

Consultas y manipulación de datos

Tratamiento de errores y gestión de transacciones

Creación y administración de objetos de base de datos

Conceptos básicos de optimización del rendimiento

Trabajo con tipos de datos modernos

Modelado de datos y preparación estructurada para aplicaciones de IA y análisis


DCL - Lenguaje de control de datos y seguridad (aprox. 1 día)

Administración de usuarios y autorizaciones

Roles y conceptos de seguridad

Auditoría

Introducción a la seguridad a nivel de fila

Seguridad de los datos en el contexto de los análisis asistidos por IA


Tipos de datos, importación y exportación de datos en sistemas modernos (aprox. 1 día)

Importación y exportación de datos

Tipos de datos modernos

Importación, transformación y suministro de datos para procesos de análisis


Trabajo por proyectos (aprox. 5 días)

Consolidar los contenidos aprendidos

Presentación de los resultados del proyecto

Programación con Python

Conceptos básicos de Python (aprox. 1 día)

Historia, conceptos

Uso y ámbitos de aplicación

sintaxis

Lexis, semántica

Convenciones PEP-8

Intérprete frente a compilador

Sistemas numéricos: binario, octal, hexadecimal

Notación científica


Primeros pasos con Python (aprox. 5 días)

Números

Cadenas

Fecha y hora

Entrada y salida estándar

Operadores numéricos

Operadores de comparación, lógicos y bitwise

Conversión de tipos de datos

lista, tupla, dict, conjunto

Funciones y métodos de lista

Bifurcaciones y bucles (if, for, while)

Operadores de miembros

Conceptos básicos de cadenas: escape, cadenas multilínea

Operadores de priorización y vinculación


Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo

Presentación de tecnologías específicas de IA

y posibles aplicaciones en el entorno profesional


Funciones (aprox. 5 días)

Defina sus propias funciones

Variables

Parámetros y argumentos

Valores de retorno

Recursión

Espacios de nombres

Programación funcional

Tipos de parámetros: posicionales, de palabra clave, mixtos

Valores por defecto

Shadowing y palabra clave global

Ninguno y retorno sin valor


Resolución de problemas (aprox. 0,5 días)

Fundamentos de la gestión de errores con try y except

Tipos de error típicos y jerarquía de excepciones

Propagación de errores e interrupciones del programa

Estructuración de los bloques except


Programación orientada a objetos (aprox. 4,5 días)

Clases de Python

Métodos

Objetos inmutables

Clases de datos

Herencia


Trabajo de proyecto, preparación de la certificación y examen de certificación "PCEP™ - Certified Entry-Level Python Programmer" en inglés (aprox. 4 días).

Ingeniero de datos

Fundamentos de Business Intelligence (aprox. 2 días)

Campos de aplicación, dimensiones de una arquitectura BI

Fundamentos de la inteligencia empresarial, OLAP, OLTP, tareas de los ingenieros de datos

Data Warehousing (DWH): tratamiento y procesamiento de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados


Gestión de requisitos (aprox. 2 días)

Tareas, objetivos y procedimientos en el análisis de requisitos

Modelización de datos, introducción/modelización con ERM

Introducción/modelado en UML

- Diagramas de clases

- Análisis de casos de uso

- Diagramas de actividad


Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo

Presentación de tecnologías específicas de IA

y posibles aplicaciones en el entorno profesional


Bases de datos (aprox. 3 días)

Conceptos básicos de los sistemas de bases de datos

Arquitectura de los sistemas de gestión de bases de datos

Aplicación de RDBMS

Implementación del modelo de datos en RDBMS, formas normales

Introducción práctica y teórica a SQL

Límites de las bases de datos relacionales, csv, json


Almacén de datos (aprox. 4 días)

Esquema en estrella

Modelado de datos

Creación de Star Schema en RDBMS

Snowflake Schema, fundamentos, modelado de datos

Creación de Snowflake Schema en RDBMS

Galaxy Schema: Conceptos básicos, modelado de datos

Modificación Lenta de Tablas de Dimensión Tipo 1 a 5 - Restauración, Apilamiento, Reorganización, mini Dimensión y Tipo 5

Introducción a las dimensiones normales, causales, mini y monstruosas, heterogéneas y subdimensiones

Comparación de las orientadas al estado y a la transacción

Tablas de hechos DWH, densidad y almacenamiento


ETL (aprox. 4 días)

Limpieza de datos

- Valores nulos

- Preparación de datos

- Armonización de datos

- Aplicación de expresiones regulares

Comprensión de datos

- Validación de datos

- Análisis estadístico de datos

Protección y seguridad de los datos

Estructura práctica de las rutas ETL

Data Vault 2.0, conceptos básicos, hubs, enlaces, satélites, hash key, hash diff.

Modelización de datos Data Vault

Estructura práctica de un modelo Data Vault - Raw Vault, aplicación práctica de procedimientos hash


Trabajo por proyectos (aprox. 5 días)

Consolidar los contenidos aprendidos

Presentación de los resultados del proyecto



Es posible que se produzcan cambios, el contenido del curso se actualiza regularmente.

Se requieren conocimientos básicos de administración de Azure y conocimientos de inglés para el examen de certificación de Python.

Tras este curso, conocerás en profundidad la configuración y administración de Azure. Los conocimientos de Python y SQL completarán tu perfil y podrás combinarlos con las tareas propias de los Data Engineers.

Informáticos y especialistas en redes, informáticos (especializados), personas con experiencia práctica y buenos conocimientos en el sector informático.

Dado que las empresas tienen que gestionar y estructurar cantidades cada vez mayores de datos para analizar y fijar objetivos a sus procesos empresariales, las competencias en desarrollo y construcción de datos son muy demandadas en todos los sectores.

Su significativo certificado proporciona una visión detallada de las cualificaciones que ha adquirido y mejora sus perspectivas profesionales.

Concepto didáctico

Tus profesores están altamente cualificados tanto profesional como didácticamente y te enseñarán desde el primer hasta el último día (no hay sistema de autoaprendizaje).

Aprenderá en grupos reducidos y eficaces. Los cursos suelen constar de 6 a 25 participantes. Las lecciones generales se complementan con numerosos ejercicios prácticos en todos los módulos del curso. La fase práctica es una parte importante del curso, ya que durante ella se procesa lo aprendido y se adquiere confianza y rutina en su aplicación. La parte final del curso incluye un proyecto, un estudio de caso o un examen final.

 

Aula virtual alfaview

Las clases se imparten utilizando la moderna tecnología de vídeo alfaview®, ya sea desde la comodidad de su propia casa o en nuestras instalaciones en Bildungszentrum. Todo el curso puede verse cara a cara a través de alfaview®, comunicarse entre sí con una calidad de voz sincronizada con los labios y trabajar en proyectos conjuntos. Por supuesto, también podrás ver y hablar con tus formadores conectados en directo en cualquier momento y recibirás clases de tus profesores en tiempo real durante todo el curso. Las clases no son e-learning, sino auténtica enseñanza presencial en directo a través de la tecnología de vídeo.

 

Los cursos de formación de alfatraining están subvencionados por Agentur für Arbeit y certificados de acuerdo con el reglamento de homologación AZAV. Al presentar una solicitud a Bildungsgutscheino Aktivierungs- und Vermittlungsgutschein, la totalidad de los costes del curso suelen correr a cargo de su organismo financiador.
También es posible obtener financiación a través de Europäischen Sozialfonds (FSE), Deutsche Rentenversicherung (DRV) o programas de financiación regionales. Como soldado regular, tiene la posibilidad de asistir a cursos de formación continua a través de Berufsförderungsdienst (BFD). Las empresas también pueden cualificar a sus empleados a través de un programa de financiación de Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz).

Estaremos encantados de asesorarte gratuitamente.

0800 3456-500 De lunes a viernes, de 8.00 a 17.00 h.
gratis desde todas las redes alemanas.

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