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DP-601 Implementación de un Lakehouse con Microsoft Fabric

Duración: 5 horas

DP-601 Implementación de un Lakehouse con Microsoft Fabric

Este curso está diseñado para desarrollar habilidades esenciales en ingeniería de datos usando Microsoft Fabric, con un enfoque particular en la arquitectura de un Lakehouse. Se cubrirán las potentes capacidades de procesamiento de datos distribuidos de Apache Spark, así como técnicas clave para mejorar la gestión de datos, el versionado y la fiabilidad mediante el uso de tablas Delta Lake. También se abordarán temas sobre la ingestión y orquestación de datos a través de Dataflows Gen2 y Data Factory. El curso combina lecciones teóricas con ejercicios prácticos para equipar a los participantes con las competencias necesarias para manejar almacenes de datos tipo lago en Microsoft Fabric.


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Requisitos Previos

La audiencia principal de este curso son profesionales de datos que están familiarizados con el modelado, la extracción y el análisis de datos. Está diseñado para profesionales interesados en obtener conocimientos sobre la arquitectura del almacén de lagos, la plataforma Microsoft Fabric y el proceso de habilitación del análisis de un extremo a otro mediante estas tecnologías.

Modalidad formativa

  • Presencial en Gadesoft: Madrid.
  • Presencial en cliente: En sus instalaciones. Toda la península.
  • Online Direct: Mediante herramientas de videoconferencia (Microsoft Teams), en directo con el instructor. Pantalla compartida, interacción, seguimiento total.

Objetivos

  • Descripción de las características y las capacidades principales de los almacenes de lago en Microsoft Fabric
  • Creación de un almacén de lago
  • Ingesta de datos en archivos y tablas de un almacén de lago
  • Consulta de tablas de almacén de lago con SQL

Contenidos

  • Manual oficial de Microsoft.
  • Laboratorios de prácticas.
  • Opcional: Voucher de certificación.

Fechas

Próximas fechas de convocatoria para el curso:

  • 27 de mayo de 2024
  • 17 de junio de 2024

Certificación

TEMARIO

Modulo 1: Introducción al análisis de un extremo a otro con Microsoft Fabric

  • Introducción
  • Exploración del análisis de un extremo a otro con Microsoft Fabric
  • Equipos de datos y Microsoft Fabric
  • Habilitación y uso de Microsoft Fabric
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

Modulo 2: Introducción a los almacenes de lago en Microsoft Fabric

  • Introducción
  • Exploración del almacén de lago de Microsoft Fabric
  • Trabajar con almacenes de lago de Microsoft Fabric
  • Exploración y transformación de datos en un almacén de lago
  • Ejercicio: Creación e ingesta de datos con un almacén de lago de Microsoft Fabric
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

Modulo 3: Uso de Apache Spark en Microsoft Fabric

  • Introducción
  • Preparación para usar Apache Spark
  • Ejecución de código de Spark
  • Trabajo con datos en un DataFrame de Spark
  • Trabajo con datos con Spark SQL
  • Visualización de datos en un cuaderno de Spark
  • Ejercicio: Análisis de datos con Apache Spark
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

Modulo 4: Uso de tablas de Delta Lake en Microsoft Fabric

  • Introducción
  • Descripción de Delta Lake
  • Creación de tablas delta
  • Uso de tablas delta en Spark
  • Uso de tablas delta con datos de streaming
  • Ejercicio: Uso de tablas delta en Apache Spark
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

Modulo 5: Ingesta de datos con flujos de datos Gen2 en Microsoft Fabric

  • Introducción
  • Descripción de los flujos de datos Gen2 en Microsoft Fabric
  • Exploración de flujos de datos Gen2 en Microsoft Fabric
  • Integración de flujos de datos Gen2 y canalizaciones en Microsoft Fabric
  • Ejercicio: Creación y uso de un flujo de datos Gen2 en Microsoft Fabric
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen

Modulo 6: Uso de canalizaciones de Data Factory en Microsoft Fabric

  • Introducción
  • Descripción de las canalizaciones
  • Uso de la actividad Copiar datos
  • Uso de plantillas de canalización
  • Ejecución y supervisión de canalizaciones
  • Ejercicio: Ingesta de datos con una canalización
  • Prueba de conocimientos
  • Resumen
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