Microsoft DP-3015: Getting Started with Cosmos DB NoSQL Development

Print Friendly, PDF & Email

535

Nível: Intermédio| 7 horas

Oferta do Exame de Certificação

Formação leccionada em Inglês

Elegível para candidatura ao cheque-digital IEFP até junho 2026 (Reembolso de até 750€)

Apresentação

Este curso foi desenvolvido para programadores que pretendem aprender a utilizar o Azure Cosmos DB com a API NoSQL e os respetivos SDKs.
A formação aborda conceitos fundamentais e avançados de execução de queries, configuração de recursos, operações com SDK e estratégias de modelação e partição de dados não relacionais.
Através de uma abordagem prática, os participantes irão adquirir as competências necessárias para criar aplicações cloud-native que tirem partido da escalabilidade, flexibilidade e baixa latência oferecidas pelo AzureCosmos DB. 

Enquadramento

As bases de dados NoSQL têm ganho relevância no desenvolvimento moderno de aplicações devido à sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados e estruturas flexíveis.
O Azure Cosmos DB é o serviço de base de dados distribuída da Microsoft, totalmente gerido e otimizado para desempenho global, que suporta múltiplos modelos de dados e APIs.
Este curso enquadra-se no percurso de formação de desenvolvedores cloud e engenheiros de software que necessitam de compreender as práticas recomendadas para o desenho, implementação e otimização de soluções baseadas em Cosmos DB no ecossistema Azure. 

Destinatários 

  • Engenheiros de software e programadores que desenvolvem aplicações cloud-native; 
  • Profissionais que pretendem integrar soluções baseadas em Azure Cosmos DB para NoSQL;
  • Programadores com experiência em C# e familiaridade com bases de dados SQL ou NoSQL;
  • Equipas de desenvolvimento que desejem otimizar o desempenho e a escalabilidade das suas aplicações na cloud. 

Pré-requisitos 

  • Experiência prévia em programação com C#;
  • Conhecimentos de bases de dados relacionais ou NoSQL;
  • Noções básicas de serviços cloud e do Microsoft Azure;
  • Familiaridade com a escrita de código que interage com bases de dados (SQL Server, MongoDB, Cassandra ou semelhantes). 

Objectivo Geral

Capacitar os participantes para utilizar o Azure Cosmos DB para NoSQL de forma eficaz, desenvolvendo aplicações escaláveis, seguras e otimizadas para ambientes cloud, com foco na gestão de dados não relacionais. 

Objectivos Específicos

No final da formação, os participantes serão capazes de:

  • Configurar e gerir recursos no Azure Cosmos DB para NoSQL;
  • Executar queries simples e complexas utilizando a API NoSQL;
  • Implementar operações através do SDK do Azure Cosmos DB;
  • Aplicar boas práticas na modelação de dados não relacionais;
  • Conceber e implementar uma estratégia de partição de dados eficiente;
  • Otimizar o desempenho das aplicações que utilizam Cosmos DB. 

Programa 

1. Introdução ao Azure Cosmos DB para NoSQL 

  • Conceitos fundamentais e arquitetura do serviço; 
  • Casos de uso e vantagens da abordagem NoSQL. 

2. Explorar o Azure Cosmos DB para NoSQL 

  • Acesso ao serviço e ambiente de trabalho; 
  • Experiência prática com a interface e recursos principais. 

3. Planeamento de Requisitos de Recursos 

  • Definição de necessidades de desempenho e escalabilidade; 
  • Dimensionamento e gestão de throughput. 

4. Configuração de Bases de Dados e Contentores 

  • Criação e gestão de bases de dados e coleções; 
  • Configuração de índices e propriedades de partição. 

5. Utilização do SDK do Azure Cosmos DB para NoSQL 

  • Operações básicas e avançadas com o SDK; 
  • Configuração de parâmetros e ligação segura. 

6. Implementação de Operações Pontuais (Point Operations) 

  • Leitura, escrita e atualização de documentos; 
  • Gestão de consistência e latência. 

7. Execução e Autoria de Queries 

  • Queries simples e complexas com SQL-like syntax; 
  • Boas práticas na execução de consultas de alto desempenho. 

8. Modelação de Dados Não Relacionais 

  • Estruturação e normalização de dados em ambientes NoSQL; 
  • Escolha de estratégias de modelação baseadas em padrões de acesso. 

9. Conceção de Estratégias de Partição de Dados 

  • Princípios de partição e distribuição de dados; 
  • Otimização da performance e gestão de escalabilidade. 

Pedido de Informação