Ruta de aprendizaje: Explora almacenes de datos analíticos en Microsoft Fabric.
Entiende cómo Microsoft Fabric unifica el almacenamiento analítico a través de OneLake y evalúa cuándo usar casas de lago, almacenes o casas de eventos para tus cargas de trabajo de datos.
Módulo 1: Introducción a la analítica de extremo a extremo usando Microsoft Fabric.
Descubre cómo Microsoft Fabric puede satisfacer las necesidades analíticas de tu empresa en una sola plataforma. Infórmate sobre Microsoft Fabric, cómo funciona e identifica cómo puedes utilizarlo para tus necesidades analíticas.
• Introducción.
• Explora análisis de extremo a extremo con Microsoft Fabric.
• Explora equipos de datos y Microsoft Fabric.
• Habilitar y usar Microsoft Fabric.
Módulo 2: Descubre y conéctate con datos en OneLake.
Navega y conéctate a los datos usando el almacenamiento unificado de Microsoft OneLake. Descubre datos entre espacios de trabajo con el catálogo OneLake, crea atajos para referenciar datos existentes y explora fuentes de streaming en el hub en tiempo real.
• Entiende OneLake.
• Navega y conéctate a datos en OneLake.
• Descubre datos en streaming en el centro en tiempo real.
• Ejercicio: Descubre y conecta datos en OneLake.
Módulo 3: Empieza con las casas de lago en Microsoft Fabric.
Las casas de lago en Microsoft Fabric combinan la flexibilidad de almacenamiento de lagos de datos con capacidades analíticas de almacén de datos. Aprende a crear una casa en el lago, ingerir y transformar datos, y consultar datos con SQL y Spark.
• Describe las características y capacidades de la casa del lago.
• Ingirir y transformar datos en una casa lacustre.
• Consulta y análisis de datos de casas lacustres.
• Ejercicio: Crea una casa de lago Microsoft Fabric.
Módulo 4: Empieza con los almacenes de datos en Microsoft Fabric.
Entiende qué es un almacén de datos Fabric, por qué ofrece capacidades transaccionales completas en T-SQL y cómo crear, consultar y transformar datos para análisis.
• Entiende los almacenes de datos.
• Entiende los almacenes de datos en Fabric.
• Consulta y transformación de datos.
• Datos de modelos en un almacén.
• Asegura y supervisa un almacén.
• Ejercicio: Crear y consultar un almacén.
Módulo 5: Empieza con Inteligencia en Tiempo Real en Microsoft Fabric.
La inteligencia en tiempo real en Microsoft Fabric te ayuda a ingerir, procesar, almacenar, visualizar y actuar sobre datos en movimiento para obtener información de los eventos a medida que ocurren.
• ¿Qué es el análisis de datos en tiempo real?
• Inteligencia en tiempo real en Microsoft Fabric.
• Ingesta y transformación de datos en tiempo real.
• Almacenar y consultar datos en tiempo real.
• Visualizar datos en tiempo real.
• Automatizar acciones.
• Ejercicio: Comienza con la Inteligencia en Tiempo Real en Microsoft Fabric.
Ruta de aprendizaje: Diseñar y transformar datos analíticos en Microsoft Fabric.
Diseña modelos dimensionales y aplica transformaciones usando flujos de datos, cuadernos Spark y T-SQL para producir datos consistentes y listos para análisis en Microsoft Fabric.
Módulo 6: Elegir almacenes de datos en Microsoft Fabric.
Evalúa las opciones de lakehouse, almacén y casa de eventos para seleccionar el almacén de datos analíticos adecuado para escenarios empresariales en Microsoft Fabric.
• Describe las opciones de almacenamiento de datos analíticos.
• Evaluar las capacidades de las casas lacustres.
• Evaluar las capacidades del almacén.
• Evaluar las capacidades de la casa de eventos.
• Elige almacenes de datos para una solución de análisis integrada (Caso de Estudio).
Módulo 7: Diseña modelos dimensionales para analítica en Microsoft Fabric.
Aprende tipos de esquemas dimensionales, diseño de tablas de hechos y dimensiones, y patrones dimensionales que cambian lentamente para cargas de trabajo analíticas en Microsoft Fabric.
• Describe los tipos de esquemas dimensionales.
• Tablas de datos de diseño.
• Tablas de dimensiones de diseño.
• Implementa dimensiones que cambian lentamente.
• Ejercicio: Diseñar e implementar un modelo dimensional.
Módulo 8: Transformar datos usando Dataflows Gen2 en Microsoft Fabric.
Aplica transformaciones low-code usando Power Query en Dataflows Gen2 para preparar datos analíticos para el consumo posterior.
• Entender los flujos de datos Gen2.
• Transformar datos con Power Query.
• Optimizar el rendimiento de los flujos de datos Gen2.
• Ejercicio: Transformar datos con Dataflows Gen2.
Módulo 9: Transformar datos usando notebooks en Microsoft Fabric.
Utiliza cuadernos Fabric para transformar datos con Spark SQL y PySpark, conectando con casas de lago, almacenes y otros almacenes de datos.
• Describe los cuadernos en Fabric.
• Forma y datos limpios.
• Combinar y agregar datos.
• Escritura y tamaño de las tablas Delta.
• Ejercicio: Transforma datos con cuadernos.
Módulo 10: Transformar datos usando T-SQL en Microsoft Fabric.
Utiliza T-SQL en almacenes de Microsoft Fabric para transformar y consultar datos, crear vistas y procedimientos almacenados reutilizables, y construir tablas dimensionales.
• Transformar datos con consultas T-SQL.
• Crear vistas para lógica reutilizable.
• Procedimientos almacenados de compilación.
• Implementar tablas dimensionales.
• Ejercicio: Transformar datos con T-SQL.
Ruta de aprendizaje: Diseñar y gestionar modelos semánticos en Microsoft Fabric.
Crear modelos semánticos que sirvan a gran escala con analíticas fiables y gobernadas — desde la lógica DAX inicial hasta la optimización del rendimiento, el control de acceso a datos y la gestión automatizada del ciclo de vida.
Módulo 11: Crear cálculos DAX en modelos semánticos.
Añadir cálculos DAX a los modelos semánticos de Power BI te permite definir lógica personalizada dentro de tu modelo de datos, para permitir un análisis más profundo y decisiones empresariales basadas en datos.
• Crear tablas calculadas.
• Crear columnas calculadas.
• Comprender las medidas implícitas.
• Crear medidas explícitas.
• Uso de funciones iteradoras.
• Ejercicio: Crear cálculos DAX.
Módulo 12: Diseñar modelos semánticos para escala en Microsoft Fabric.
Diseñar modelos semánticos para escala en Microsoft Fabric. Elige el modo de almacenamiento adecuado, diseña relaciones de esquema estrella para mayor claridad y rendimiento, crea patrones de cálculo escalables y configura configuraciones que soporten grandes conjuntos de datos y consumo concurrente.
• Elige un modo de almacenamiento.
• Esquema estrella de diseño para modelos semánticos.
• Cálculos escalables de diseño.
• Configurar ajustes para la escala.
• Ejercicio: Diseñar un modelo semántico para la escala en Fabric.
Módulo 13: Optimizar el rendimiento del modelo semántico.
Diagnostica y corrige el modelo semántico y reporta problemas de rendimiento. Utiliza el analizador de rendimiento para identificar cuellos de botella, optimizar los cálculos DAX, reducir la cardinalidad e implementar agregaciones para mejorar la velocidad de consulta.
• Utiliza el analizador de rendimiento para diagnosticar problemas.
• Optimizar los cálculos DAX.
• Reducir la cardinalidad para mejorar el rendimiento.
• Agregaciones de implementaciones.
• Solucionar problemas comunes de rendimiento.
• Ejercicio: Diagnostica y corrige un informe lento.
Módulo 14: Hacer cumplir la seguridad de modelos semánticos.
Implementar seguridad a nivel de fila (RLS), seguridad a nivel de objeto (OLS) y patrones de seguridad dinámicos para proteger datos sensibles en modelos semánticos, permitiendo al mismo tiempo el acceso adecuado para diferentes grupos de usuarios.
• Implementar seguridad a nivel de fila.
• Aplicar la seguridad a nivel de objeto.
• Seguridad de pruebas y roles de gestión.
• Ejercicio: Implementar RLS para un modelo semántico.
Módulo 15: Gestionar el ciclo de vida del desarrollo semántico del modelo.
Gestionar los modelos semánticos durante todo su ciclo de desarrollo. Crea activos reutilizables, controla versiones con Git, inspecciona y valida con el endpoint XMLA y SemPy, despliega a través de pipelines y mantiene con monitorización y análisis de impacto.
• Crear recursos reutilizables de Power BI.
• Gestionar el contenido de Power BI en el control de versiones.
• Gestionar modelos semánticos con el endpoint XMLA.
• Despliega contenido a través de fases.
• Mantener y monitorizar modelos semánticos.
• Ejercicio: Gestionar modelos semánticos a lo largo de su ciclo de vida.
Ruta de aprendizaje: Prepara datos analíticos listos para IA en Microsoft Fabric.
Prepara tu capa semántica para la IA añadiendo metadatos y contexto lingüístico a almacenes de datos de capa de oro y modelos semánticos, y luego genera ontologías que los agentes de IA usen para responder preguntas empresariales.
Módulo 16: Prepara la capa semántica para IA en Microsoft Fabric.
Diseña capas de oro, modelos semánticos y documentación que permitan a Copilot, a los agentes de datos y a las ontologías empresariales ofrecer información precisa y relevante para el negocio.
• Entiende qué necesita la IA de tus datos.
• Diseña capas doradas pensando en la IA.
• Preparar un modelo semántico para IA.
• De modelos semánticos a ontología empresarial.
• Validar la preparación de la IA.
• Ejercicio: Preparar un modelo semántico para IA.
Módulo 17: Entiende los fundamentos de Microsoft Fabric IQ.
Microsoft Fabric IQ proporciona una forma de definir vocabulario empresarial en una ontología y vincular la ontología a fuentes de datos. Aprende sobre elementos de ontología, agentes de datos, Graph en Microsoft Fabric y modelos semánticos de Power BI. Descubre cómo el modelado ontológico se diferencia del modelado analítico tradicional partiendo de conceptos empresariales en lugar de casos de uso específicos.
• Empieza con Fabric IQ.
• Explora los componentes de Microsoft Fabric IQ.
• Comprender el paradigma de modelado de ontologías.
Módulo 18: Crea una ontología con Fabric IQ.
Las ontologías en Fabric IQ transforman tus datos en un vocabulario empresarial que todo el mundo puede entender. En este módulo aprenderás dos formas de crear ontologías: construir manualmente para entender los componentes principales, o generar automáticamente a partir de modelos semánticos de Power BI para acelerar el desarrollo. Practicarás ambos enfoques y aprenderás a conectar tu ontología con fuentes de datos en OneLake, incluyendo tablas de lakehouse y flujos de eventohouse.
• Elige un enfoque de creación de ontologías.
• Construir una ontología manualmente.
• Generar una ontología a partir de un modelo semántico de Power BI.
• Conectar una ontología a datos.
• Configurar relaciones de ontología.
• Vista previa de la ontología.
• Ejercicios:
- Construye una ontología manualmente.
- Generar una ontología a partir de un modelo semántico de Power BI.
Ruta de aprendizaje: Asegurar y regular los datos analíticos en Microsoft Fabric.
Implementa controles de acceso en capas en los espacios de trabajo y almacenes de datos de Microsoft Fabric, y luego establece políticas de gobernanza que ayuden a los consumidores a identificar activos analíticos certificados y fiables.
Módulo 19: Acceso seguro a los datos en Microsoft Fabric.
Implementa roles de espacio de trabajo, permisos de elementos y roles de seguridad OneLake para controlar el acceso a datos en Microsoft Fabric.
• Entiende el modelo de seguridad de Fabric.
• Configurar permisos de espacio de trabajo y de elementos.
• Aplicar permisos granulares.
• Ejercicio: Acceso seguro a los datos en Microsoft Fabric.
Módulo 20: Asegurar un almacén de datos Microsoft Fabric.
Aprende a proteger datos sensibles en un almacén Microsoft Fabric usando enmascaramiento dinámico de datos, seguridad a nivel de fila, seguridad a nivel de columna y permisos SQL granulares.
• Explora el enmascaramiento dinámico de datos.
• Implementar seguridad a nivel de fila.
• Implementar seguridad a nivel de columna.
• Configurar permisos granulares de SQL usando T-SQL.
• Ejercicio: Asegurar un almacén en Microsoft Fabric.
Módulo 21: Gobernar datos analíticos en Microsoft Fabric.
Implementar prácticas de gobernanza nativas de Fabric, incluyendo clasificación de datos, etiquetas de sensibilidad, avalación y documentación. Asegurarse de que los activos de datos sean fiables y estén regulados tanto para el consumo humano como para el de la IA.
• Clasificar y proteger los datos en Microsoft Fabric.
• Avalar y documentar los activos de datos.
• Gobernar los datos para el consumo de IA.
• Ejercicio: Gobernar datos analíticos en Microsoft Fabric.
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