Módulo 1: Introducción al análisis de un extremo a otro con Microsoft Fabric.
Descubra cómo Microsoft Fabric puede satisfacer las necesidades de análisis de su empresa en una plataforma. Obtenga información sobre Microsoft Fabric y cómo funciona e identifique cómo puede usarlo para sus necesidades de análisis.
• Exploración del análisis de un extremo a otro con Microsoft Fabric.
• Equipos de datos y Microsoft Fabric.
• Habilitación y uso de Microsoft Fabric.
Módulo 2: Introducción a los almacenes de lago en Microsoft Fabric.
Los almacenes de lago combinan la flexibilidad del almacenamiento en lagos de datos con el análisis de almacenamiento de datos. Microsoft Fabric ofrece una solución de almacén de lago para un análisis exhaustivo en una sola plataforma SaaS.
• 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.
Módulo 3: Uso de Apache Spark en Microsoft Fabric.
Apache Spark es una de las tecnologías principales para el análisis de datos a gran escala. Microsoft Fabric proporciona compatibilidad con clústeres de Spark, lo que le permite analizar y procesar datos en un almacén de lago a escala.
• 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.
Módulo 4: Uso de tablas de Delta Lake en Microsoft Fabric.
Las tablas de un almacén de lago de Microsoft Fabric se basan en el formato de almacenamiento de Delta Lake que se usa habitualmente en Apache Spark. Mediante las funcionalidades mejoradas de las tablas delta, puede crear soluciones de análisis avanzadas.
• 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.
Módulo 5: Ingesta de datos con flujos de datos Gen2 en Microsoft Fabric.
La ingesta de datos es fundamental en los análisis. Data Factory de Microsoft Fabric ofrece flujos de datos (Gen2) para crear visualmente la ingesta y transformación de datos de varios pasos mediante Power Query en línea.
• 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.
Módulo 6: Uso de canalizaciones de Data Factory en Microsoft Fabric.
Microsoft Fabric tiene funcionalidades de Data Factory, incluida la capacidad de crear canalizaciones que organizan tareas de ingesta y transformación de datos.
• 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.
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