Ruta de aprendizaje: Introducción a los conceptos de datos básicos de datos de datos de Microsoft Azure.
Los datos son la base sobre la que se construye todo el software. Al aprender sobre los formatos de datos, las cargas de trabajo, los roles y los servicios comunes, puede prepararse para una carrera como profesional de datos.
Módulo 1: Explore los conceptos básicos de datos.
Los datos impulsan la transformación digital que está arrasando en las organizaciones y la sociedad en general. Pero, ¿qué son los “datos” y cómo se representan y utilizan?
• Identificar formatos de datos.
• Explora el almacenamiento de archivos.
• Explorar bases de datos.
• Explore el procesamiento de datos transaccionales.
• Explore el procesamiento de datos analíticos.
Módulo 2: Explore los roles y servicios de datos.
Los profesionales de datos desempeñan funciones distintas en la creación y gestión de soluciones de software, y trabajan con múltiples tecnologías y servicios para hacerlo.
• Explore los puestos de trabajo en el mundo de los datos.
• Identificar servicios de datos.
• Evaluación del módulo.
Ruta de aprendizaje: Introducción a los datos relacionales de datos de Microsoft Azure en Azure.
Los datos relacionales están en el corazón de la mayoría de las aplicaciones comerciales y son la base sobre la que se construyen muchas soluciones de datos empresariales. Microsoft Azure proporciona servicios para administrar bases de datos relacionales, lo que le permite crear nuevas aplicaciones o migrar las existentes a la nube.
Módulo 3: Explore los conceptos fundamentales de datos relacionales.
Los sistemas de bases de datos relacionales son una forma común de almacenar y administrar datos transaccionales y analíticos en organizaciones de cualquier tamaño en todo el mundo.
• Comprender los datos relacionales.
• Descripción de la normalización.
• Explorar SQL.
• Describir objetos de base de datos.
Módulo 4: Explore los servicios de bases de datos relacionales en Azure.
Microsoft Azure proporciona varios servicios para bases de datos relacionales. Puede elegir el sistema de administración de bases de datos relacionales que mejor se adapte a sus necesidades y alojar datos relacionales en la nube.
• Descripción de los servicios y funcionalidades de Azure SQL.
• Descripción de los servicios de Azure para bases de datos de código abierto.
• Ejercicio: Exploración de los servicios de bases de datos relacionales de Azure.
Ruta de aprendizaje: Introducción a los datos no relacionales de datos de Microsoft Azure en Azure.
Los datos no relacionales son una forma común para que las aplicaciones almacenen y consulten datos sin la sobrecarga de un esquema relacional. En Microsoft Azure, puede usar Azure Storage y Azure Cosmos DB para crear almacenes de datos seguros y altamente escalables para datos no relacionales.
Módulo 5: Explore Azure Storage para obtener datos no relacionales.
Azure Storage es un servicio principal de Microsoft Azure que se usa normalmente para almacenar datos no relacionales.
• Exploración de Azure Blob Storage.
• Exploración de Azure Data Lake Storage Gen2.
• Explorar Microsoft OneLake en Fabric.
• Exploración de Azure Files.
• Exploración de tablas de Azure.
• Ejercicio: Exploración de Azure Storage.
Módulo 6: Explore los aspectos básicos de Azure Cosmos DB.
Azure Cosmos DB proporciona un almacén altamente escalable para datos no relacionales.
• Descripción de Azure Cosmos DB.
• Identificación de las API de Azure Cosmos DB.
• Ejercicio: Exploración de Azure Cosmos DB.
Ruta de aprendizaje: Introducción a Microsoft Azure Análisis de datos en Azure.
El fenomenal crecimiento de los datos en los últimos años está impulsando la transformación digital de las empresas y otras organizaciones al permitir una toma de decisiones rápida e informada a través del análisis de datos. Microsoft Azure proporciona varios servicios que puede combinar para crear soluciones de análisis a gran escala que aprovechen las últimas tecnologías y técnicas para la ingesta, el almacenamiento, el modelado y la visualización de datos.
Módulo 7: Explore los fundamentos de la analítica a gran escala.
Las organizaciones utilizan plataformas de análisis para crear soluciones de análisis de datos a gran escala que generan información e impulsan el éxito. Microsoft proporciona varias tecnologías que puede combinar para crear una solución de análisis de datos a gran escala.
• Describir la arquitectura de almacenamiento de datos.
• Explore las canalizaciones de ingesta de datos.
• Explore los almacenes de datos analíticos.
• Ejercicio: Explorar el análisis de datos en Microsoft Fabric.
Módulo 8: Explore los fundamentos de la analítica en tiempo real.
Obtenga información sobre los conceptos básicos del procesamiento de secuencias y los servicios de Microsoft Azure que puede usar para implementar soluciones de análisis en tiempo real.
• Comprender el procesamiento por lotes y flujos.
• Explore los elementos comunes de la arquitectura de procesamiento de flujos.
• Explore la inteligencia en tiempo real de Microsoft Fabric.
• Explorar el streaming estructurado de Apache Spark.
• Ejercicio: Explorar Microsoft Fabric Real-Time Intelligence.
Módulo 9: Explore los fundamentos de la visualización de datos.
Aprenda los principios fundamentales del modelado analítico de datos y la visualización de datos, utilizando Microsoft Power BI como plataforma para explorar estos principios en acción.
• Describir las herramientas y el flujo de trabajo de Power BI.
• Describir los conceptos básicos del modelado de datos.
• Describir las consideraciones para la visualización de datos.
• Ejercicio: Exploración de los aspectos básicos de la visualización de datos con Power BI.
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