La certificación Azure Data Engineer Associate de Microsoft es un activo para los ingenieros de datos que trabajan con Azure o para cualquier persona que busque mejorar su experiencia con esta plataforma.
También es una excelente manera de demostrar tu conocimiento de los potentes servicios de datos de Azure y sus aplicaciones en entornos modernos de Data Lake utilizando la nube.
El examen DP-203 cubre las herramientas más comunes relacionadas con datos en Azure:
- Storage Account y Azure Data Lake Storage
- Azure Data Factory
- Azure Synapse Analytics
- Azure SQL Server
- Azure EventHubs y Stream Analytics
- Azure Entra ID
- Azure Databricks
Recomiendo encarecidamente tener algo de experiencia previa con cualquier entorno en la nube (AWS, GCP o Azure) y sus servicios relacionados con datos. La familiaridad con sistemas de gestión de bases de datos relacionales, como MySQL o PostgreSQL, puede darte una ventaja. Además, el conocimiento de Python y herramientas como Jupyter Notebook o Jupyter Lab es altamente beneficioso.
Consejo #1: aprovecha los cursos de Udemy
Aunque la ruta de aprendizaje oficial de Microsoft es un recurso excelente, no es tu única opción. Plataformas como Udemy ofrecen cursos completos que cubren todo el alcance del examen.
En DataArt, tenemos acceso corporativo a Udemy Business, y recomiendo el curso DP-203 - Data Engineering on Microsoft Azure. Ofrece una cobertura profunda de los temas del examen y es un gran punto de partida para tu preparación.
Consejo #2: fortalece tus habilidades en SQL
SQL es un pilar fundamental del examen y de tu carrera como ingeniero de datos, ya que evaluará tu capacidad para escribir buenas consultas, crear objetos, comprender puntos de rendimiento y sugerir mejoras. Prepárate para completar oraciones SQL con las palabras clave correctas, responder qué hace una consulta determinada, etc.
Para afinar tus habilidades, revisa The Complete SQL Bootcamp: Go from Zero to Hero o presta atención a la sección 3 del curso de Udemy mencionado en el Consejo #1.
Presta especial atención a las funciones de ventana de Stream Analytics, ya que muchas preguntas implican comprender las diferencias entre ventanas de Tumbling, Hopping, Sliding, Session y Snapshot.
Consejo #3: profundiza en PySpark y Scala
Como ingeniero de datos, Python es esencial, pero dominar PySpark puede llevar tus habilidades al siguiente nivel.
PySpark, la API de Python para Apache Spark (un sistema de computación distribuida de código abierto), permite el análisis y procesamiento de datos a gran escala aprovechando las capacidades de procesamiento distribuido de Spark. Para comenzar, aprende Scala, el lenguaje nativo de Spark. Scala también sirve como la API nativa de Spark.
Recomiendo otro curso de Udemy: Spark and Python for Big Data with PySpark. Pero si no tienes suficiente tiempo para dedicarle a un curso completo, enfócate en la sección 7 del curso de Azure: Design and Develop Data Processing – A look at Spark.
Consejo #4: usa preguntas de YouTube para prepararte
YouTube es una mina de oro para obtener información práctica sobre el examen. Recomiendo la lista de reproducción DP 203 - Real Questions | Answers | Explanation de The Tech Blackboard. ¡Pero no esperes que aparezcan las mismas preguntas! Usa la playlist para entender la lógica y prepararte para desafíos similares.
Consejo #5: entiende el contexto
El contexto es rey. Cambia todo, incluyendo la respuesta del examen. Los servicios de Azure a menudo tienen funcionalidades superpuestas, por lo que seleccionar la herramienta correcta depende del escenario.
Aquí tienes un ejemplo: si un Data Lake tiene una fuente de datos de un flujo (stream), ¿qué servicio de Azure deberías usar?
Respuesta: Azure Event Hub.
¿Por qué? Azure Event Hubs es un servicio de ingesta y transmisión de datos en tiempo real completamente gestionado por Microsoft Azure. Permite capturar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos de diversas fuentes en tiempo real, lo que lo hace ideal para escenarios que involucran transmisión de eventos, registro de datos y telemetría de sistemas distribuidos (como dispositivos IoT, aplicaciones e infraestructura en la nube).
Veamos otra pregunta: ¿Qué recurso debes activar en Azure Storage para habilitar Azure Data Lake Storage?
Respuesta: espacio de nombres jerárquico.
¿Por qué? Esta configuración transforma una cuenta estándar de Blob Storage en una cuenta de Azure Data Lake Storage Gen2, permitiendo la gestión y organización a nivel de archivos y directorios, como los sistemas de archivos tradicionales.
De todas formas, este consejo te será útil para todos los entornos en la nube con los que trabajarás.
Conclusión
No es necesario tener experiencia previa con Azure. Sin embargo, teniendo en cuenta las siguientes sugerencias, podrás mejorar significativamente tu preparación:
- No esperes las mismas preguntas; aprende los conceptos detrás de ellas.
- Ten en cuenta el contexto al momento de responder.
- Presta atención a las preguntas de SQL, Python/PySpark y Scala.
- Mantén el enfoque, cree en ti mismo y ¡mucha suerte!
