DP-3011: Implementazione di una soluzione di analisi dei dati con Azure Databricks

Il corso DP-3011: Implementare una Soluzione di Data Analytics con Azure Databricks insegna ai professionisti come costruire soluzioni di big data analytics utilizzando Azure Databricks e Apache Spark. Questo corso pratico di 8 ore copre la gestione dei cluster, l’ingestion e trasformazione dei dati, l’integrazione con Azure Data Lake Storage, l’ottimizzazione delle performance e la costruzione di pipeline analytics scalabili per piattaforme dati enterprise. Esamatic srl, Microsoft Learning Partner a Milano, eroga questo corso con Microsoft Certified Trainer.

• Credenziale Applied Skills: valida la competenza nell’implementazione di data analytics con Azure Databricks
• Cluster Databricks: configurazione cluster, ottimizzazione e gestione risorse per carichi Spark
• Elaborazione Dati: ingestion, trasformazione e analisi su scala usando Apache Spark DataFrames e SQL
• Integrazione Azure: connettività con Data Lake Storage, Synapse Analytics e SQL Data Warehouse
• Sviluppo Pipeline: pipeline dati automatizzate, schedulazione job e orchestrazione workflow

Panoramica del Corso DP-3011 Data Analytics con Azure Databricks

Azure Databricks è una piattaforma di analytics unificata costruita su Apache Spark, che fornisce notebook collaborativi, cluster Spark ottimizzati e integrazione nativa Azure per l’elaborazione di big data. Il corso DP-3011 fornisce esperienza pratica nella configurazione di ambienti Databricks, nell’elaborazione di grandi dataset, nella costruzione di pipeline analytics e nell’integrazione con l’ecosistema dati Azure per soluzioni analytics a scala enterprise.

Obiettivi Formativi

1. Configurare cluster e workspace Databricks — impostare cluster, gestire le risorse di compute e organizzare workspace collaborativi
2. Elaborare e trasformare dati su scala — utilizzare Spark DataFrames, SQL e Delta Lake per l’ingestion e trasformazione efficiente dei dati
3. Integrare con i servizi dati Azure — connettersi ad Azure Data Lake Storage, montare sorgenti dati esterne e scrivere verso sistemi downstream
4. Costruire e ottimizzare pipeline analytics — creare workflow automatizzati, schedulare job e ottimizzare le performance Spark per carichi di produzione

A Chi è Rivolto

Questo corso è ideale per data engineer, professionisti analytics e professionisti IT che desiderano implementare soluzioni di big data analytics usando Azure Databricks e Apache Spark.

Vantaggi Professionali

Il big data analytics è un pilastro delle piattaforme dati moderne. La credenziale Applied Skills DP-3011 valida la capacità pratica di implementare soluzioni analytics con Databricks — una competenza valorizzata per data engineer, analytics engineer e architetti di piattaforme dati.

Prerequisiti

• Conoscenza base del portale Azure e dei concetti cloud
• Familiarità con SQL e concetti di manipolazione dati
• Comprensione dei principi di data warehousing e analytics
• Esperienza con Python o Scala è utile ma non richiesta

Domande Frequenti

Cos’è la credenziale Applied Skills DP-3011?

Il DP-3011 è una credenziale Microsoft Applied Skills che valida la capacità pratica di implementare soluzioni di data analytics usando Azure Databricks. Si ottiene tramite una valutazione lab basata sulle performance.

Cos’è Azure Databricks?

Azure Databricks è una piattaforma di analytics unificata costruita su Apache Spark, sviluppata congiuntamente da Microsoft e Databricks. Fornisce cluster Spark ottimizzati, notebook collaborativi e integrazione profonda con Azure per l’elaborazione di big data.

Come si relaziona il DP-3011 con il DP-203?

Il DP-203 è la certificazione completa Azure Data Engineer Associate. Il DP-3011 si focalizza specificamente sull’analytics con Databricks, fornendo competenze mirate come building block verso il DP-203.

La credenziale DP-3011 scade?

Le credenziali Microsoft Applied Skills sono valide per un anno dalla data di ottenimento e possono essere rinnovate tramite rivalutazione.