Nota
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Advertencia
Este examen se retirará el 31 de marzo de 2025 a las 11:59 p. m. hora estándar central. Más información.
Finalidad de este documento
Esta guía de estudio le ayudará a comprender qué esperar en el examen, e incluye un resumen de los temas que el examen podría incluir y vínculos a recursos adicionales. La información y los materiales de este documento le ayudarán a centrar sus estudios a medida que se prepara para el examen.
Vínculos útiles | Descripción |
---|---|
Obtención de la certificación | Algunas certificaciones solo requieren aprobar un examen, mientras que otros requieren aprobar varios exámenes. |
Renovación de la certificación | Las certificaciones de asociado, experto y especialidad de Microsoft caducan anualmente. Puede renovar sus aptitudes aprobando una evaluación en línea gratuita en Microsoft Learn. |
Su perfil de Microsoft Learn | La conexión del perfil de certificación a Microsoft Learn le permite programar y renovar exámenes y compartir e imprimir certificados. |
Puntuación de los exámenes e informes de puntuación | Se requiere una puntuación de 700 o superior para aprobar. |
Espacio aislado del examen | Puede explorar el entorno del examen visitando nuestro espacio aislado del examen. |
Solicitud de ajustes | Si usa dispositivos de asistencia, requiere tiempo adicional o necesita modificaciones en cualquier parte de la experiencia del examen, puedes solicitar una adaptación. |
Preséntese a una evaluación gratuita para practicar | Practique y ponga a prueba sus conocimientos con preguntas que lo ayudarán a prepararse para el examen. |
Actualizaciones al examen
Nuestros exámenes se actualizan periódicamente para reflejar las aptitudes necesarias para desempeñar un rol.
Siempre actualizamos la versión en inglés del examen primero. Algunos exámenes se localizan en otros idiomas y se actualizan aproximadamente ocho semanas después de actualizar la versión en inglés. Los otros idiomas disponibles se enumeran en la sección Schedule Exam (Programar examen) de la página web Exam Details (Detalles del examen). Si el examen no está disponible en su idioma de preferencia, puede solicitar un período adicional de 30 minutos para completarlo.
Nota
Las viñetas debajo de cada una de las aptitudes medidas están diseñadas para ilustrar cómo estamos evaluando esa aptitud. Los temas relacionados puede que se traten en el examen.
Nota
La mayoría de las preguntas tratan las características que son de disponibilidad general (GA). El examen puede contener preguntas de Características en vista previa (GB) si dichas características se usan de forma regular.
Capacidades medidas el 24 de octubre de 2024
Perfil del público
Como candidato para este examen, debe ser experto en la materia para integrar, transformar y consolidar datos procedentes de varios sistemas de datos (tanto estructurados como no estructurados y de streaming) en un mismo esquema adecuado para la creación de soluciones de análisis.
Como ingeniero de datos de Azure, ayuda a las partes interesadas a comprender los datos a través de la exploración y crea y mantiene unas canalizaciones de procesamiento de datos seguras y compatibles mediante diferentes herramientas y técnicas. Usa varios marcos y servicios de datos de Azure para almacenar y generar conjuntos de datos depurados y mejorados para su análisis. Este almacén de datos se puede diseñar con diferentes patrones de arquitectura en función de los requisitos empresariales, incluidos los siguientes:
Almacenamiento de datos moderno (MDW, por sus siglas en inglés)
Macrodatos
Arquitectura de almacén de lago
Como ingeniero de datos de Azure, también ayuda a garantizar que la operacionalización de las canalizaciones de datos y los almacenes de datos son de alto rendimiento, eficientes, organizados y confiables, dado un conjunto específico de requisitos y restricciones empresariales. Ayuda a identificar y solucionar problemas operativos y de calidad de los datos. También diseña, implementa, supervisa y optimiza las plataformas de datos para admitir las canalizaciones de datos.
Como candidato para este examen, debe tener un conocimiento sólido de los lenguajes de procesamiento de datos, entre los que se incluyen:
SQL
Python
Scala
Debe comprender los patrones de procesamiento paralelo y arquitectura de datos. Debe ser experto en el uso de lo siguiente para crear soluciones de procesamiento de datos:
Azure Data Factory
Azure Synapse Analytics
Azure Stream Analytics
Azure Event Hubs
Azure Data Lake Storage
Azure Databricks
Aptitudes de un vistazo
Diseño e implementación del almacenamiento de datos (15-20 %)
Desarrollo del procesamiento de datos (40-45 %)
Protección, supervisión y optimización del almacenamiento y el procesamiento de datos (30-35 %)
Diseño e implementación del almacenamiento de datos (15-20 %)
Implementación de una estrategia de partición
Implementación de una estrategia de partición para los archivos
Implementación de una estrategia de partición para cargas de trabajo analíticas
Implementación de una estrategia de partición para cargas de trabajo de streaming
Implementación de una estrategia de partición para Azure Synapse Analytics
Identificación de cuándo se necesita crear particiones en Azure Data Lake Storage Gen2
Diseño e implementación de la capa de exploración de datos
Creación y ejecución de consultas mediante una solución de proceso que usa SQL sin servidor y clústeres de Spark
Recomendación e implementación de plantillas de bases de datos de Azure Synapse Analytics
Inserción de un linaje de datos nuevo o actualizado en Microsoft Purview
Examen y búsqueda de metadatos en el Catálogo de datos de Microsoft Purview
Desarrollo del procesamiento de datos (40-45 %)
Ingesta y transformación de datos
Diseño e implementación de cargas de datos incrementales
Transformación de datos mediante Apache Spark
Transformación de datos mediante Transact-SQL (T-SQL) en Azure Synapse Analytics
Ingesta y transformación de datos mediante canalizaciones de Azure Synapse o Azure Data Factory
Transformación de datos con Azure Stream Analytics
Limpieza de datos
Control de datos duplicados
Evitar datos duplicados mediante la opción de entrega exactamente una vez de Azure Stream Analytics
Control de datos que faltan
Control de datos que llegan tarde
División de los datos
Fragmentación de JSON
Codificar y descodificar datos
Configuración del control de errores para una transformación
Normalización y desnormalización de datos
Realización de análisis exploratorios de los datos
Desarrollo de una solución de procesamiento por lotes
Desarrollo de soluciones de procesamiento por lotes mediante Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Databricks, Azure Synapse Analytics y Azure Data Factory
Uso de PolyBase para cargar datos en un grupo de SQL
Implementación de Azure Synapse Link y consulta de los datos replicados
Creación de canalizaciones de datos
Escalado de recursos
Configuración del tamaño del lote
Creación de pruebas para canalizaciones de datos
Integración de cuadernos de Jupyter o Python en una canalización de datos
Datos por lotes upsert
Reversión de los datos a un estado anterior
Configuración del control de excepciones
Configuración de la retención por lotes
Lectura y escritura en un lago delta
Desarrollo de una solución de procesamiento de flujos
Creación de una solución de procesamiento de flujos mediante Stream Analytics y Azure Event Hubs
Procesamiento de datos mediante el flujo estructurado de Spark
Creación de agregados con ventanas
Control del desfase del esquema
Procesamiento de datos de serie temporal
Procesamiento de datos en particiones
Procesamiento en una partición
Configuración de puntos de comprobación y marcas de agua durante el procesamiento
Escalado de recursos
Creación de pruebas para canalizaciones de datos
Optimización de las canalizaciones con fines analíticos o transaccionales
Control de las interrupciones
Configuración del control de excepciones
Datos de flujo upsert
Reproducción de datos de flujo archivados
Lectura y escritura en un lago delta
Administración de lotes y canalizaciones
Desencadenamiento de lotes
Control de cargas por lotes con errores
Validación de cargas por lotes
Administración de canalizaciones de datos en Azure Data Factory o Azure Synapse
Programación de canalizaciones de datos en Data Factory o Azure Synapse
Implementación del control de versiones para artefactos de canalización
Administración de trabajos de Spark en una canalización
Protección, supervisión y optimización del almacenamiento y el procesamiento de datos (30-35 %)
Implementación de la seguridad de datos
Implementación del enmascaramiento de datos
Cifrado de datos en reposo y en movimiento
Implementación de la seguridad de nivel de fila y de columna
Implementación del control de acceso basado en roles (RBAC) de Azure
Implementación de listas de control de acceso (ACL) de tipo POSIX para Data Lake Storage Gen2
Implementación de una directiva de retención de datos
Implementación de puntos de conexión seguros (privados y públicos)
Implementación de tokens de recursos en Azure Databricks
Carga de un objeto DataFrame con información confidencial
Escritura de datos cifrados en tablas o archivos Parquet
Administración de información confidencial
Supervisión del almacenamiento y el procesamiento de datos
Implementación del registro usado por Azure Monitor
Configuración de servicios de supervisión
Supervisión del procesamiento de flujos
Medición del rendimiento del movimiento de datos
Supervisión y actualización de estadísticas sobre los datos en un sistema
Supervisión del rendimiento de canalizaciones de datos
Medición del rendimiento de las consultas
Programación y supervisión de pruebas de canalización
Interpretación de métricas y registros de Azure Monitor
Implementación de una estrategia de alertas de canalización
Optimización y solución de problemas de almacenamiento y procesamiento de datos
Compactación de archivos pequeños
Control de la asimetría en los datos
Control del volcado de datos
Optimización de la administración de recursos
Optimización de consultas mediante indizadores
Optimización de consultas mediante la memoria caché
Solución de problemas de un trabajo de Spark con errores
Solución de problemas de una ejecución de canalización con errores, incluidas las actividades ejecutadas en servicios externos
Recursos de estudio
Le recomendamos que entrene y obtenga experiencia práctica antes de hacer el examen. Ofrecemos opciones de autoestudio y formación en el aula, así como vínculos a documentación, sitios de la comunidad y vídeos.
Recursos de estudio | Vínculos a aprendizaje y documentación |
---|---|
Obtención de entrenamiento | Elegir entre rutas de aprendizaje autodirigido y módulos o realizar un curso dirigido por un instructor |
Localización de documentación |
Almacén de Azure Data Lake Azure Synapse Analytics Azure Databricks Data Factory Azure Stream Analytics Event Hubs Azure Monitor |
Hacer una pregunta | Microsoft Q&A | Microsoft Docs |
Obtener soporte técnico de la comunidad |
Análisis en Azure | TechCommunity Azure Synapse Analytics | TechCommunity |
Seguimiento de Microsoft Learn | Microsoft Learn: Microsoft Tech Community |
Encontrar un vídeo |
Zona de preparación del examen Exposición de datos Examinar otros programas de Microsoft Learn |
Registro de cambios
Clave para comprender la tabla: los grupos de temas (también conocidos como grupos funcionales) están en negrita, seguidos de los objetivos de cada grupo. La tabla es una comparación entre las dos versiones de las aptitudes de examen medidas y la tercera columna describe la extensión de los cambios.
Área de aptitudes anterior al 24 de octubre de 2024 | Área de capacidades a partir del 24 de octubre de 2024 | Cambio |
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Desarrollo del procesamiento de datos | Desarrollo del procesamiento de datos | Sin cambios |
Ingesta y transformación de datos | Ingesta y transformación de datos | Secundaria |