Curso DP-750 Implement Data Engineering Solutions Using Azure Databricks
- Curso |
- Semipresencial en Madrid
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Descripción del curso
Detalles
Dirigido a:
- Ingenieros de datos con Azure.
- Arquitectos de plataformas de datos (lakehouse, medallion).
- Data Scientists que necesitan dominar Databricks.
Requisitos:
- Experiencia con Python y SQL.
- Conocimientos de Azure Data Services (ADF, ADLS).
- Familiaridad con conceptos de big data.
Comentarios:
Implementa soluciones de ingeniería de datos de nivel empresarial con Azure Databricks. Tus equipos dominarán Delta Lake, pipelines de datos con Apache Spark, MLflow y la integración con Azure Data Factory y Azure Synapse para arquitecturas lakehouse modernas.
Objetivos
- Tus equipos construirán pipelines de datos robustos con Azure Databricks y Spark.
- Implementarán arquitecturas Delta Lake y medallion.
- Integrarán Databricks con Azure Data Factory y Synapse.
- Gestionarán el ciclo de vida de modelos ML con MLflow.
Materiales
- Documentación oficial del curso DP-750.
- Entorno de laboratorio Azure Databricks.
Temario:
Contenidos
Módulo 1: Configuración e implementación de un entorno de Azure Databricks
Exploración de Azure Databricks: visión general de la plataforma, workspaces y componentes principales.
Descripción de la arquitectura de Azure Databricks: plano de control, plano de datos y flujo de procesamiento.
Descripción de las integraciones de Azure Databricks: Azure Data Lake Storage, Azure Data Factory, Microsoft Fabric y otros servicios de Azure.
Selección y configuración de recursos de cómputo en Azure Databricks: tipos de clúster, políticas de clúster y SQL Warehouses.
- Ingenieros de datos con Azure.
- Arquitectos de plataformas de datos (lakehouse, medallion).
- Data Scientists que necesitan dominar Databricks.
Requisitos:
- Experiencia con Python y SQL.
- Conocimientos de Azure Data Services (ADF, ADLS).
- Familiaridad con conceptos de big data.
Comentarios:
Implementa soluciones de ingeniería de datos de nivel empresarial con Azure Databricks. Tus equipos dominarán Delta Lake, pipelines de datos con Apache Spark, MLflow y la integración con Azure Data Factory y Azure Synapse para arquitecturas lakehouse modernas.
Objetivos
- Tus equipos construirán pipelines de datos robustos con Azure Databricks y Spark.
- Implementarán arquitecturas Delta Lake y medallion.
- Integrarán Databricks con Azure Data Factory y Synapse.
- Gestionarán el ciclo de vida de modelos ML con MLflow.
Materiales
- Documentación oficial del curso DP-750.
- Entorno de laboratorio Azure Databricks.
Temario:
Contenidos
Módulo 1: Configuración e implementación de un entorno de Azure Databricks
Exploración de Azure Databricks: visión general de la plataforma, workspaces y componentes principales.
Descripción de la arquitectura de Azure Databricks: plano de control, plano de datos y flujo de procesamiento.
Descripción de las integraciones de Azure Databricks: Azure Data Lake Storage, Azure Data Factory, Microsoft Fabric y otros servicios de Azure.
Selección y configuración de recursos de cómputo en Azure Databricks: tipos de clúster, políticas de clúster y SQL Warehouses.
Creación y organización de objetos en el catálogo de Unity: metastore, catálogos, esquemas y tablas.
Módulo 2: Protección y control de objetos del catálogo de Unity en Azure Databricks
Protección de objetos del catálogo de Unity: control de acceso basado en privilegios (GRANT/REVOKE), permisos a nivel de catálogo, esquema, tabla y columna.
Control de objetos del catálogo de Unity: enmascaramiento de datos, filtros de fila y auditoría del acceso a datos.
Módulo 3: Preparación y procesamiento de datos con Azure Databricks
Diseño e implementación del modelado de datos con Azure Databricks: arquitectura medallion (Bronze/Silver/Gold), esquemas en estrella y modelos de datos optimizados para analítica.
Ingesta de datos en el catálogo de Unity: carga incremental y completa, Auto Loader y streaming estructurado.
Limpieza, transformación y carga de datos en el catálogo de Unity: transformaciones con PySpark y Spark SQL, operaciones Delta Lake (merge, update, delete).
Implementación y administración de restricciones de calidad de datos con Azure Databricks: expectativas (expectations) en Delta Live Tables y validaciones de esquema.
Módulo 4: Implementación y mantenimiento de canalizaciones de datos y cargas de trabajo con Azure Databricks
Diseño e implementación de canalizaciones de datos con Azure Databricks: Delta Live Tables (DLT), pipelines declarativos y gestión de dependencias entre tablas.
Implementación de trabajos de Lakeflow con Azure Databricks: orquestación de tareas, programación de trabajos y gestión de dependencias entre jobs.
Implementación de procesos del ciclo de vida de desarrollo en Azure Databricks: integración con Git, Databricks Asset Bundles (DAB), entornos de desarrollo y despliegue CI/CD.
Supervisión, solución de problemas y optimización de cargas de trabajo en Azure Databricks: Spark UI, métricas de rendimiento, optimización de consultas y gestión del almacenamiento Delta.
Profesorado:
Perfil del docente:
- Formador certificado por Microsoft (MCT).
- Más de 5 años de experiencia profesional en tecnologías Microsoft.
- Más de 4 años de experiencia docente.
- Profesional activo en empresas del sector IT.
Titulación:
Certificación:
Preparación para certificaciones de Azure Data Engineer. Consulta el itinerario con nuestros asesores.
Duración:
24 horas
Fechas:
- Fecha inicio: 28/09/2026
- Fecha fin: 01/10/2026
- Lun a Jue, 9:00-15:00
- Aula virtual en directo
...Módulo 2: Protección y control de objetos del catálogo de Unity en Azure Databricks
Protección de objetos del catálogo de Unity: control de acceso basado en privilegios (GRANT/REVOKE), permisos a nivel de catálogo, esquema, tabla y columna.
Control de objetos del catálogo de Unity: enmascaramiento de datos, filtros de fila y auditoría del acceso a datos.
Módulo 3: Preparación y procesamiento de datos con Azure Databricks
Diseño e implementación del modelado de datos con Azure Databricks: arquitectura medallion (Bronze/Silver/Gold), esquemas en estrella y modelos de datos optimizados para analítica.
Ingesta de datos en el catálogo de Unity: carga incremental y completa, Auto Loader y streaming estructurado.
Limpieza, transformación y carga de datos en el catálogo de Unity: transformaciones con PySpark y Spark SQL, operaciones Delta Lake (merge, update, delete).
Implementación y administración de restricciones de calidad de datos con Azure Databricks: expectativas (expectations) en Delta Live Tables y validaciones de esquema.
Módulo 4: Implementación y mantenimiento de canalizaciones de datos y cargas de trabajo con Azure Databricks
Diseño e implementación de canalizaciones de datos con Azure Databricks: Delta Live Tables (DLT), pipelines declarativos y gestión de dependencias entre tablas.
Implementación de trabajos de Lakeflow con Azure Databricks: orquestación de tareas, programación de trabajos y gestión de dependencias entre jobs.
Implementación de procesos del ciclo de vida de desarrollo en Azure Databricks: integración con Git, Databricks Asset Bundles (DAB), entornos de desarrollo y despliegue CI/CD.
Supervisión, solución de problemas y optimización de cargas de trabajo en Azure Databricks: Spark UI, métricas de rendimiento, optimización de consultas y gestión del almacenamiento Delta.
Profesorado:
Perfil del docente:
- Formador certificado por Microsoft (MCT).
- Más de 5 años de experiencia profesional en tecnologías Microsoft.
- Más de 4 años de experiencia docente.
- Profesional activo en empresas del sector IT.
Titulación:
Certificación:
Preparación para certificaciones de Azure Data Engineer. Consulta el itinerario con nuestros asesores.
Duración:
24 horas
Fechas:
- Fecha inicio: 28/09/2026
- Fecha fin: 01/10/2026
- Lun a Jue, 9:00-15:00
- Aula virtual en directo
Sede principal del centro
Madrid: Calle de la Basílica 19 - 28020 - Madrid- Madrid: Calle de la Basílica 19 - 28020 - Madrid
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