Práctica para el exámen | MS Azure DP-203 Ingeniería de dato

basado en la lista proporcionada, parece que estás buscando un camino para desarrollar habilidades o implementar soluciones en el ámbito de procesamiento de datos utilizando Azure Data Lake Storage, Azure Databricks, Azure Synapse Analytics, y Azure Data Factory. A continuación, te ofrezco una guía paso a paso para abordar cada uno de los puntos mencionados:

1. Manejar datos faltantes, manejo de datos tarde llegados, división de datos:

   • Utiliza Azure Databricks o Apache Spark para limpiar y preprocesar datos.
   • Implementa lógica para manejar valores faltantes (como imputación o eliminación) y reorganizar datos tardíos.
   • Divide los conjuntos de datos en subconjuntos manejables si es necesario.

2. Triturar JSON, codificar/decodificar datos:

   • Utiliza herramientas como UDF (User-Defined Functions) en Databricks para triturar JSON.
   • Implementa formatos de datos como Parquet o Delta Lake para una codificación eficiente y sucesiva.

3. Configurar manejo de errores:

   • Define la lógica de manejo de errores en las actividades de Data Factory.
   • Utiliza try-catch bloques en las aplicaciones Databricks para manejar excepciones.

4. Implementar seguridad y control de acceso:

   • Configura RBAC y ACL en Azure Data Lake Storage y Azure Databricks.
   • Cifra los datos utilizando Azure Key Vault.
   • Implementa políticas de retención y gestiona información sensible con herramientas como Apache Ranger (en Databricks).

5. Supervisar el almacenamiento y el procesamiento de datos:

   • Utiliza Azure Monitor para configurar registro y monitoreo.
   • Analiza métricas y registros para entender el rendimiento y detectar problemas.
   • Configura alertas para ser notificado de problemas en tiempo real.

6. Optimizar y solucionar problemas:

   • Optimiza consultas utilizando índices o caché si es necesario.
   • Diagnostica y resuelve problemas comunes como ejecuciones fallidas de trabajos Spark o errores en las canalizaciones de Data Factory.

7. Desarrollo y despliegue de soluciones:

   • Diseña y desarrolla pipelines en Azure Data Factory para automatizar el flujo de datos.
   • Escribe scripts en Databricks para transformar y analizar datos.
   • Prueba las soluciones en un entorno de desarrollo/prueba antes de desplegarlas en producción.

8. Implementar políticas de retención y gestión de datos:

   • Define políticas de retención a través de Azure Data Factory o Apache Hudi (para Databricks).
   • Gestiona el ciclo de vida de los datos, incluyendo la eliminación segura de datos antiguos.

9. Monitorear y mantener el rendimiento:

   • Configura alertas para monitorear el uso de recursos y el rendimiento de las actividades.
   • Utiliza el Studio de Azure Synapse Analytics para optimizar consultas y mantener un rendimiento óptimo.

10. Supervisar la seguridad:

    • Asegúrate de que todas las comunicaciones se realicen a través de conexiones seguras (HTTPS, etc.).
    • Revisa regularmente la configuración de seguridad y aplique las mejores prácticas recomendadas por Microsoft.

Al seguir estos pasos, podrás desarrollar una solidez en el manejo de datos en Azure y asegurarte de que tus soluciones son robustas, seguras y eficientes. Además, estarás equipado para monitorear y optimizar continuamente el rendimiento y la calidad del procesamiento de datos.