Práctica para el exámen | Microsoft Azure DP-900

¡Excelente! Parece que estás listo para una evaluación o proyecto que cubre una amplia gama de conceptos y tecnologías relacionadas con el manejo de datos, especialmente en el contexto de Microsoft Azure. A continuación, te proporcionaré una descripción detallada de los puntos clave según la estructura que has proporcionado:

Datos Estructurados: Los datos estructurados se organizan en una forma predefinida, como tablas en una base de datos relacional. Son fáciles de manejar y analizar gracias a su estructura definida. Los formatos comunes para almacenar datos estructurados incluyen SQL (Structured Query Language) para bases de datos y formats de archivo como CSV, JSON con esquema definido y XML con esquemas estrictos.

Datos Semiestructurados: Los datos semiestructurados mantienen un formato parcialmente estructurado. A menudo se encuentran en formatos como HTML o XML, donde los datos pueden estar organizados en estructuras más flexibles que permiten campos repetitivos u inciertos. Estos datos requieren un procesamiento más flexible pero también pueden ser transformados para almacenarse de manera más estructurada.

Datos No Estructurados: Los datos no estructurados son información que no sigue una estructura definida o predecible y puede incluir texto, imágenes, audio, video y otros tipos de datos no alfanuméricos. Estos datos a menudo requieren análisis avanzado y procesamiento de lenguaje natural para extraer valor y conocimiento.

Almacenamiento de Datos: Para el almacenamiento de datos, hay varios formatos comunes y servicios en la nube:

• Formatos de archivos: CSV, XML, JSON, y Parquet son formatos de archivo comúnmente utilizados para el intercambio y almacenamiento de datos.
• Bases de datos relacionales: SQL Server, Azure SQL Database, y Azure SQL Managed Instance son ejemplos de bases de datos relacionales en la nube que manejan datos estructurados con eficiencia.

Cargas de Trabajo de Datos Comunes:

• Transaccionales: Estas cargas de trabajo se enfocan en el procesamiento rápido y seguro de las transacciones, asegurando la consistencia de los datos (ACID properties: Atomicity, Consistency, Isolation, Durability).
• Analíticas: Estas cargas de trabajo se centran en el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos para obtener información que pueda ayudar en la toma de decisiones estratégicas.

Roles y Responsabilidades para las Cargas de Trabajo de Datos:

• Administradores de bases de datos: Son responsables de monitorear, mantener y asegurar el rendimiento y la disponibilidad de los sistemas de base de datos.
• Ingenieros de datos: Implementan, optimizan y mantienen las soluciones de infraestructura de almacenamiento de datos.
• Analistas de datos: Extraen insights a partir de los datos utilizando herramientas analíticas y visualizaciones para informar decisiones estratégicas.

Consideraciones para Datos Relacionales en Azure:

• Características de los datos relacionales: Los datos relacionales se organizan en tablas con claves primarias y relaciones definidas entre ellas.
• Normalización: Es un proceso para organizar la estructura de una base de datos para reducir la redundancia de los datos y dependencia.
• Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance, y Azure Synapse Analytics son servicios que ofrecen capacidades de bases de datos relacionales en la nube con funcionalidades avanzadas.

Microsoft Power BI para Visualización de Datos:

• Capacidades de Power BI: Permite la integración de datos desde varias fuentes, transformación y análisis de datos y creación de informes interactivos.
• Modelos de datos en Power BI: Facilitan la relación lógica de los datos de diferentes fuentes para análisis y visualización.
• Visualizaciones apropiadas para los datos: Dependiendo del tipo y propósito de los datos, se pueden usar gráficos, tablas, mapas y otros tipos de visualizaciones en Power BI para presentar la información de manera clara y efectiva.

Visualización de Datos con Microsoft Power BI: Power BI es una herramienta de inteligencia empresarial de Microsoft que permite a los usuarios crear visualizaciones interactivas y compartir informes en la nube, conectando a diferentes conjuntos de datos y mostrando insights en forma de gráficos, tablas y otros elementos visuales.

Consideraciones Finales: Para un proyecto o evaluación exitosa en este área, es crucial entender tanto los conceptos teóricos como las herramientas prácticas asociadas con el manejo de datos. Asegúrate de tener experiencia práctica con las tecnologías mencionadas y de estar al tanto de las mejores prácticas en cada uno de los aspectos que abarca este campo amplio.