Examen
70-776

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  • Publicado:
    miércoles, 5 de julio de 2017
  • Idiomas:
    Inglés
  • Público:
    Ingenieros de datos
  • Tecnología:
    Microsoft Azure SQL Data Warehouse, Azure Data Lake Analytics, Azure Data Factory, Azure Stream Analytics
  • Crédito para la certificación:
    MCSA

Realizar ingeniería de macrodatos en servicios de nube de Microsoft

Este examen se ha retirado

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Habilidades medidas

Este examen mide su capacidad para realizar las tareas técnicas mencionadas a continuación. Vea tutoriales en vídeo acerca de la variety of question types en los exámenes de Microsoft.

Tenga en cuenta que las preguntas pueden evaluar, entre otros, los temas descritos en el texto con viñetas.

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Diseño e implementación de procesamiento de eventos completos usando Azure Stream Analytics (15 - 20 %)
  • Introducción de datos para procesamiento en tiempo real
    • Seleccionar una tecnología de incorporación de datos adecuada basada en restricciones específicas; diseñar un plan de particiones y seleccionar un mecanismo de particiones; incorporar y procesar datos de Twitter; conectarse a entidades de procesamiento de transmisiones; estimar la producción, necesidades de latencia e impacto del trabajo; diseñar transmisiones de datos de referencia
  • Diseñar e implementar Azure Stream Analytics
    • Configurar límites, usar Azure Machine Learning UDF, crear alertas basadas en condiciones, usar un modelo de aprendizaje automático para puntuar, entrenar un modelo de aprendizaje continuo, usar escenarios de procesamiento de transmisiones comunes
  • Implementar y administrar el flujo de transmisiones
    • Stream datos a un panel en directo, archivar datos como artefacto de almacenamiento para procesamiento de remesas, habilitar la consistencia entre la lógica de procesamiento de transmisiones y de procesamiento de remesas
  • Consultar datos en tiempo real usando el lenguaje de consultas de Azure Stream Analytics
    • Utilizar funciones integradas, usar tipos de datos, identificar elementos de lenguaje de consultas, controlar las ventanas de consultas usando Time Management, garantizar la entrega de eventos
Diseñar e implementar análisis usando Azure Data Lake (25 - 30 %)
  • Incorporar datos a Azure Data Lake Store
    • Crear una cuenta de Azure Data Lake Store (ADLS), copiar datos a ADLS, proteger datos en ADLS usando el control de acceso, aprovechar la autenticación de usuario final o servicio a servicio adecuadamente, mejorar el desempeño de ADLS, acceder a los registros de diagnóstico
  • Gestionar Azure Data Lake Analytics
    • Crear una cuenta de Azure Data Lake Analytics (ADLA), administrar usuarios, administrar fuentes de datos, administrar, supervisar y resolver problemas de trabajos, acceder a los registros de diagnósticos, optimizar los trabajos usando la vista vertex, identificar información del histórico de trabajos
  • Extraer y transformar datos usando U-SQL
    • Esquematizar los datos en lectura a escala; generar archivos producidos; usar los tipos de datos U-SQL, usar C# y el idioma de expresión U-SQL; identificar diferencias importantes entre T-SQL y U-SQL; realizar funciones de JOINS, PIVOT, UNPIVOT, CROSS APPLY y de ventanas; compartir datos y código a través del catálogo U-SQL; definir los beneficios y el uso de los datos estructurados en U-SQL; administrar y proteger el catálogo
  • Ampliar la programabilidad U-SQL
    • Usar las funciones definidas por el usuario, agregadores y operadores, ampliar los operadores definidos por el usuario, denominar las capacidades de Python, R y Cognitivas, usar tipos definidos por el usuario de U-SQL, realizar consultas federadas, compartir datos y código en ADLA y ADLS
  • Integrar Azure Data Lake Analytics con otros servicios
    • Integrar con Azure Data Factory, Azure HDInsight, Azure Data Catalog y Azure Event Hubs, incorporar datos de Azure SQL Data Warehouse
Diseño e implementación de soluciones de almacenamiento de datos de Azure SQL (15 - 20 %)
  • Diseño de tablas en un almacenamiento de datos de Azure SQL
    • Elegir el tipo óptimo de columna de distribución para optimizar los flujos, seleccionar una geometría de tabla, limitar el desvío de datos y el desvío de procesos mediante la selección adecuada de columnas distribuidas, diseñar índices de columnstore, identificar cuándo escalar nodos informáticos, calcular el número de distribuciones para una carga de trabajo concreta
  • Consultar datos en un almacenamiento de datos de Azure SQL
    • Implementar etiquetas de consulta, agregar funciones, crear y administrar estadísticas en tablas distribuidas, supervisar consultas de usuario para identificar los problemas de desempeño, cambiar una clase de recurso de usuario
  • Integrar Azure SQL Data Warehouse con otros servicios
    • Incorporar datos en Azure SQL Data Warehouse usando AZCopy, Polybase, Bulk Copy Program (BCP), Azure Data Factory, SQL Server Integration Services (SSIS), Create-Table-As-Select (CTAS) y Create-External-Table-As-Select (CETAS); exportar datos de Azure SQL Data Warehouse; proporcionar información de conexión para acceder a Azure SQL Data Warehouse desde Azure Machine Learning; aprovechar Polybase para acceder a una tienda distribuida diferente; migrar datos a Azure SQL Data Warehouse; seleccionar el método de incorporación adecuado según las necesidades empresariales
Diseñar e implementar una integración basada en la nube usando Azure Data Factory (15 - 20 %)
  • Implementar conjuntos de datos y servicios vinculados
    • Implementar la disponibilidad de la parte, crear políticas de conjuntos de datos, configurar el servicio vinculado adecuado según la actividad y el conjunto de datos
  • Mover, transformar y analizar datos usando actividades de Azure Data Factory
    • Copiar datos entre ubicaciones locales y la nube, crear diferentes tipos de actividad, ampliar la fábrica de datos usando pasos de procesamiento personalizados, mover datos desde y hacia Azure SQL Data Warehouse
  • Orquestar el procesamiento de datos usando canales de Azure Data Factory
    • Identificar dependencias de datos y encadenar actividades múltiples, modelar programas basados en dependencias de datos, proporcionar y ejecutar canales de datos, diseñar un flujo de datos
  • Supervisión y gestión de fábricas de datos Azure
    • Identificar fallos y sus causas principales, crear alertas para condiciones específicas, realizar una reimplementación, usar la herramienta de supervisión Microsoft Azure Portal
Gestionar y mantener Azure SQL Data Warehouse, Azure Data Lake Analytics, Azure Data Factory y Azure Stream Analytics (20 - 25%)
  • Proporcionar Azure SQL Data Warehouse, Azure Data Lake, Azure Data Factory y Azure Stream Analytics
    • Proporcionar Azure SQL Data Warehouse, Azure Data Lake y Azure Data Factory, implementar Azure Stream Analytics
  • Implementar la autentización, autorización y auditoría
    • Integrar servicios con Azure Active Directory (Azure AD), usar el modelo de seguridad local en Azure SQL Data Warehouse, configurar cortafuegos, implementar auditorías, integrar servicios con Azure Data Factory
  • Gestionar la recuperación de datos para Microsoft Azure SQL Data Warehouse, Azure Data Lake, Azure Data Factory y Azure Stream Analytics
    • Servicios de copia de seguridad y recuperación, planificar e implementar georedundancia para Azure Storage, mirar desde un almacén de datos local a Azure SQL Data Warehouse
  • Supervisar Microsoft Azure SQL Data Warehouse, Azure Data Lake y Azure Stream Analytics
    • Gestionar la concurrencia, gestionar la escala elástica de Azure SQL Data Warehouse, supervisar las cargas de trabajo usando Dynamic Management Views (DMV) para Azure SQL Data Warehouse, resolver problemas del desempeño de Azure Data Lake usando la vista de ejecución de Vertex
  • Diseñar e implementar soluciones de almacenamiento para implementaciones de macrodatos
    • Optimizar el almacenamiento para satisfacer las necesidades de desempeño, seleccionar los tipos de almacenamiento adecuados según los requisitos empresariales, usar AZCopy, Storage Explorer y Redgate Azure Explorer para migrar datos, diseñar soluciones de nube que se integren con los datos locales

¿Quién debería realizar este examen?

Este examen de certificación está pensado para candidatos que diseñen soluciones de análisis y construyan soluciones operativizadas en Azure. Los candidatos a este examen tiene experiencia laboral relevante en temas de ingeniería de datos con Azure SQL Data Warehouse, Azure Data Lake, Azure Data Factory y Azure Stream Analytics.

Los candidatos también deben estar familiarizados con las funciones y características de procesamiento de remesas de datos, procesamiento en tiempo real y tecnologías de operativizadas.

Los candidatos a este examen pueden aplicar el ecosistema de nube de Microsoft a los diseños e implementar soluciones de análisis de macrodatos para satisfacer las necesidades de su proyecto.

Más información sobre los exámenes

Preparación de exámenes

Le recomendamos que consulte esta guía de preparación para el examen en profundidad y se familiarice con los recursos de este sitio web antes de programar el examen. Consulte la Microsoft Certification exam overview para obtener información sobre el registro, vídeos de los formatos de preguntas de examen habituales y otros recursos de preparación. Para obtener información sobre las políticas de examen y puntuación, consulte Microsoft Certification exam policies and FAQs.

Nota

Esta guía de preparación está sujeta a cambios en cualquier momento a discreción de Microsoft sin necesidad de aviso previo. Los exámenes de Microsoft pueden incluir tecnología de prueba adaptativa y elementos de simulación. Microsoft no identifica el formato en que se presentan los exámenes. Use esta guía de preparación para prepararse para el examen, sea cual sea el formato. Para ayudarle a prepararse para este examen, Microsoft recomienda adquirir experiencia práctica con el producto y usar los recursos formativos especificados. Estos recursos de formación no cubren necesariamente todos los temas que aparecen en la sección "Habilidades medidas".

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