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Para establecer expectativas realistas, tenga en cuenta: Estas preguntas NO son preguntas oficiales que encontrará en el examen oficial. Estas preguntas cubren todo el material que se describe en las secciones de conocimiento a continuación. Muchas de las preguntas se basan en escenarios ficticios en los que se plantean preguntas.Los requisitos de conocimientos oficiales para el examen se revisan de forma rutinaria para garantizar que el contenido tenga los requisitos más recientes incorporados en las preguntas de práctica. Las actualizaciones del contenido a menudo se realizan sin notificación previa y están sujetas a cambios en cualquier momento.Muchas de las preguntas tienen tanto el término en inglés como la traducción al español porque varios de los términos y funciones en Microsoft están en inglés. De esta forma podrá reconocer los componentes que son utilizados en Microsoft.Cada pregunta tiene una explicación detallada y enlaces a materiales de referencia para respaldar las respuestas que aseguran la precisión de las soluciones de los problemas.Las preguntas se barajarán cada vez que repita las pruebas, por lo que deberá saber por qué una respuesta es correcta, no solo que la respuesta correcta fue el elemento "B" la última vez que pasó por la prueba.NOTA: Este curso no debe ser su único material de estudio para prepararse para el examen oficial. Estas pruebas de práctica están destinadas a complementar el material de estudio del tema.Si encuentra contenido que necesita atención, envíe un mensaje con una captura de pantalla del contenido que necesita atención y lo revisaremos de inmediato. Proporcionar la prueba y el número de pregunta no identifica las preguntas, ya que las preguntas rotan cada vez que se ejecutan. Los números de las preguntas son diferentes para todos.Como candidato para este examen, debe tener experiencia en la materia de integración, transformación y consolidación de datos de varios sistemas de datos estructurados, no estructurados y de transmisión en un esquema adecuado para crear soluciones de análisis.Como ingeniero de datos de Azure, usted ayuda a las partes interesadas a comprender los datos a través de la exploración y a crear y mantener canalizaciones de procesamiento de datos seguras y compatibles mediante el uso de diferentes herramientas y técnicas. Utilice varios marcos y servicios de datos de Azure para almacenar y producir conjuntos de datos limpios y mejorados para su análisis. Este almacén de datos se puede diseñar con diferentes patrones de arquitectura según los requisitos comerciales, que incluyen:Almacén de datos de gestión (MDW)Grandes datosArquitectura de la casa del lagoComo ingeniero de datos de Azure, también ayuda a garantizar que la puesta en funcionamiento de las canalizaciones y almacenes de datos sea de alto rendimiento, eficiente, organizada y confiable, dado un conjunto de requisitos y limitaciones comerciales. Ayuda a identificar y solucionar problemas operativos y de calidad de datos. También diseña, implementa, monitorea y optimiza plataformas de datos para cumplir con los canales de datos.Como candidato a este examen, deberá tener sólidos conocimientos de lenguajes de procesamiento de datos, que incluyen:SQLPitónescalaDebe comprender los patrones de arquitectura de datos y procesamiento paralelo. Debe dominar el uso de lo siguiente para crear soluciones de procesamiento de datos:Fábrica de datos de AzureAnálisis de sinapsis de AzureAnálisis de flujo de AzureCentros de eventos de AzureAlmacenamiento de lago de datos de AzureLadrillos de datos de AzureHabilidades de un vistazoDiseñar e implementar almacenamiento de datos (15-20%)Desarrollar el procesamiento de datos (40-45%)Proteger, monitorear y optimizar el almacenamiento y el procesamiento de datos (30-35 %)Diseñar e implementar almacenamiento de datos (15-20%)Implementar una estrategia de particiónImplementar una estrategia de partición para archivos.Implementar una estrategia de partición para cargas de trabajo analíticasImplementar una estrategia de partición para cargas de trabajo de streamingImplementar una estrategia de partición para Azure Synapse AnalyticsIdentifique cuándo es necesaria la partición en Azure Data Lake Storage Gen2Diseñar e implementar la capa de exploración de datos.Cree y ejecute consultas utilizando una solución informática que aprovecha SQL sin servidor y el clúster Spark.Recomendar e implementar plantillas de base de datos de Azure Synapse AnalyticsEnviar linaje de datos nuevo o actualizado a Microsoft PurviewExplorar y buscar metadatos en Microsoft Purview Data CatalogDesarrollar el procesamiento de datos (40-45%)Ingerir y transformar datosDiseñar e implementar cargas incrementales.Transforme datos utilizando Apache SparkTransforme datos mediante Transact-SQL (T-SQL) en Azure Synapse AnalyticsIngerir y transformar datos mediante Azure Synapse Pipelines o Azure Data FactoryTransforme datos mediante Azure Stream AnalyticsLimpiar datosManejar datos duplicadosEvitar datos duplicados mediante el uso de Azure Stream Analytics Entrega exactamente una vezManejar datos faltantesManejar datos que llegan tardeDividir datosTriturar JSONCodificar y decodificar datosConfigurar el manejo de errores para una transformaciónNormalizar y desnormalizar datosRealizar análisis exploratorio de datos.Desarrollar una solución de procesamiento por lotesDesarrolle soluciones de procesamiento por lotes mediante Azure Data Lake Storage, Azure Databricks, Azure Synapse Analytics y Azure Data Factory.Utilice PolyBase para cargar datos en un grupo de SQLImplemente Azure Synapse Link y consulte los datos replicadosCrear canalizaciones de datosEscalar recursosConfigurar el tamaño del loteCrear pruebas para canalizaciones de datosIntegre cuadernos de Jupyter o Python en una canalización de datosActualizar datosRevertir datos a un estado anteriorConfigurar el manejo de excepcionesConfigurar la retención de lotesLeer y escribir en un lago del deltaDesarrollar una solución de procesamiento de flujoCree una solución de procesamiento de transmisiones mediante Stream Analytics y Azure Event HubsProcesar datos mediante streaming estructurado SparkCrear agregados en ventanaManejar la deriva del esquemaProcesar datos de series de tiempoProcesar datos entre particionesProceso dentro de una particiónConfigurar puntos de control y marcas de agua durante el procesamientoEscalar recursosCrear pruebas para canalizaciones de datosOptimice las canalizaciones para fines analíticos o transaccionales.Manejar las interrupcionesConfigurar el manejo de excepcionesActualizar datosReproducir datos de transmisión archivadosGestionar lotes y canalizacionesActivar lotesManejar cargas por lotes fallidasValidar cargas por lotesAdministrar canalizaciones de datos en Azure Data Factory o Azure Synapse PipelinesProgramar canalizaciones de datos en Data Factory o Azure Synapse PipelinesImplementar control de versiones para artefactos de canalizaciónAdministrar trabajos de Spark en una canalizaciónProteger, monitorear y optimizar el almacenamiento y el procesamiento de datos (30-35 %)Implementar seguridad de datosImplementar enmascaramiento de datosCifrar datos en reposo y en movimientoImplementar seguridad a nivel de fila y columnaImplementar el control de acceso basado en roles (RBAC) de AzureImplemente listas de control de acceso (ACL) similares a POSIX para Data Lake Storage Gen2Implementar una política de retención de datosImplementar puntos finales seguros (privados y públicos)Implementar tokens de recursos en Azure DatabricksCargar un DataFrame con información confidencialEscriba datos cifrados en tablas o archivos ParquetGestionar información sensibleSupervisar el almacenamiento y el procesamiento de datos.Implementar el registro utilizado por Azure MonitorConfigurar servicios de monitoreoMonitorear el procesamiento de flujoMedir el rendimiento del movimiento de datosSupervisar y actualizar estadísticas sobre datos en un sistemaSupervisar el rendimiento de la canalización de datosMedir el rendimiento de las consultasProgramar y monitorear pruebas de tuberíasInterpretar métricas y registros de Azure MonitorImplementar una estrategia de alerta de canalizaciónOptimice y solucione problemas de almacenamiento y procesamiento de datos.Archivos pequeños compactosManejar la asimetría en los datosManejar la fuga de datosOptimizar la gestión de recursosAjustar consultas mediante indexadoresAjustar consultas mediante el uso de cachéSolucionar problemas de un trabajo Spark fallidoSolucionar problemas de una ejecución fallida de una canalización, incluidas las actividades ejecutadas en servicios externos

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