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Programa do Curso

Introdução ao Azure Data Factory

  • Visão geral do Azure Data Factory.
  • Conceitos-chave e arquitetura.
  • Casos de uso e benefícios do ADF.

Configuração do Ambiente do ADF

  • Criação e configuração de uma instância do ADF.
  • Navegação no portal do Azure Data Factory.
  • Compreensão dos runtimes de integração.

Trabalhando com Conjuntos de Dados e Serviços Conectados

  • Definição de conjuntos de dados e serviços conectados.
  • Conexão a diferentes fontes de dados.
  • Configuração de autenticação e conexões seguras.

Criação de Pipelines de Dados

  • Noções básicas e componentes do pipeline.
  • Criação de pipelines de dados simples com atividades.
  • Construção de um pipeline para movimentação de dados.

Atividades de Fluxo e Transformação de Dados

  • Introdução ao fluxo de dados.
  • Atividades de transformação de dados.
  • Design e execução de transformações de fluxo de dados.

Agendamento e Gatilhos dos Pipelines

  • Agendamento da execução dos pipelines com gatilhos.
  • Uso de janelas deslizantes e gatilhos baseados em eventos.
  • Monitoramento da atividade do pipeline e compreensão dos logs de saída.

Depuração e Tratamento de Erros

  • Depuração de pipelines e fluxos de dados.
  • Implementação de mecanismos de tratamento de erros e nova tentativa.
  • Adição de tratamento de erros a pipelines existentes.

Otimização de Desempenho

  • Melhores práticas para otimizar pipelines de dados.
  • Compreensão e configuração de paralelismo e particionamento.
  • Otimização do desempenho dos pipelines.

Segurança e Monitoramento

  • Proteção do ADF com controle de acesso e permissões.
  • Implementação de criptografia de dados e transferência segura de dados.
  • Monitoramento dos pipelines de dados com ferramentas nativas e alertas.

Cenários Avançados e Integração

  • Integração do ADF com outros serviços do Azure.
  • Lidando com cenários complexos de integração de dados.
  • Criação de uma solução completa de integração de dados.

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento básico de conceitos de computação em nuvem.
  • Familiaridade com processos de integração de dados e ETL.

Público-Alvo

  • Engenheiros de dados.
  • Analistas de dados.
  • Desenvolvedores de ETL.
  • Profissionais de TI.
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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