Cursos de Microsoft Fabric en San Pedro Garza García

Microsoft Fabric es una plataforma de análisis unificada que integra ingeniería de datos, integración de datos, almacenes de datos, ciencia de datos, análisis en tiempo real y inteligencia empresarial bajo un mismo techo.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de datos intermedios que desean aprovechar Microsoft Fabric para construir soluciones modernas de datos con herramientas integradas de análisis, gobernanza y visualización.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los componentes de Microsoft Fabric y cómo se integran con el ecosistema de Microsoft.
• Crear y gestionar espacios de trabajo en Fabric con un control adecuado del acceso.
• Construir y administrar Lakehouses para centralizar y analizar datos.
• Utilizar cuadernos para análisis exploratorio y transformación de datos utilizando Python y SQL.
• Crear y automatizar flujos de datos usando pipelines visuales.
• Modelar y gestionar datos utilizando las capas de Data Warehouse y Modelo Semántico.
• Diseñar y publicar dashboards interactivos con Power BI en Fabric.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) en San Pedro Garza García está destinado a profesionales de datos de nivel intermedio que deseen implementar una solución de lakehouse utilizando Microsoft Fabric.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y componentes de Microsoft Fabric.
• Configurar y gestionar un Lakehouse utilizando Microsoft Fabric.
• Ingestar y transformar datos utilizando Apache Spark.
• Utilizar tablas Delta Lake para versionado y gestión de datos.
• Implementar pipelines de ingestión de datos con Dataflows Gen2.
• Orquestar pipelines de datos utilizando Data Factory.