DP-600: Microsoft Fabric Analytics Engineer

Acerca de este curso

En este curso se explica cómo preparar, enriquecer y servir datos para su análisis por parte de los consumidores, como analistas de datos, desarrolladores de informes y agentes de inteligencia artificial. El curso se centra en diseñar modelos dimensionales y transformar datos mediante flujos de datos, cuadernos y T-SQL en lakehouses, almacenes de datos y centros de eventos en Microsoft Fabric. En el curso también se tratan la creación y optimización de modelos semánticos, la administración del ciclo de vida de desarrollo de análisis y la aplicación de la seguridad y la gobernanza en los recursos de datos.

Este curso oficial corresponde al contenido diseñado por Microsoft con la denominación Course DP-600T00: Implement analytics solutions using Microsoft Fabric.

Valor añadido de PUE

Acceso gratuito a un curso y certificación oficial Microsoft Fundamentals

Como valor añadido, al realizar el presente curso tendrás incluido, sin coste adicional, el acceso a una convocatoria del curso oficial Microsoft Fundamentals que desees. Además, los miembros del colectivo PUE Alumni dispondrán también del practice test y de la certificación oficial asociados al curso Microsoft Fundamentals seleccionado.

Podrás escoger uno de los cursos Microsoft Fundamentals ofrecidos por PUE, con convocatoria garantizada:

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PUE es Training Partner de Microsoft autorizado por dicha multinacional para impartir formación oficial en sus tecnologías.

A quién va dirigido

Objetivos del curso

Al finalizar este curso, el alumno será capaz de:

• Identificar las funcionalidades de Microsoft Fabric y su soporte para cargas de trabajo de inteligencia artificial con Copilot, agentes de datos y Fabric IQ.
• Describir la arquitectura de OneLake como almacenamiento unificado y examinar datos mediante el catálogo de OneLake.
• Crear lakehouses en Microsoft Fabric e ingerir, transformar y consultar datos mediante SQL y Spark.
• Diseñar e implementar almacenes de datos en Fabric con ingesta de datos, transformación T-SQL y modelado dimensional.
• Implementar soluciones de inteligencia en tiempo real con Real-Time Intelligence, bases de datos KQL y paneles de control en tiempo real.
• Seleccionar el almacén de datos analítico adecuado (lakehouse, warehouse o eventhouse) para cada escenario empresarial.
• Diseñar modelos dimensionales con tablas de hechos, tablas de dimensiones y esquemas en estrella, incluyendo dimensiones de variación lenta.
• Crear y configurar flujos de datos Gen2 para la transformación de datos con Power Query y optimización del rendimiento.
• Transformar y preparar datos en cuadernos mediante Spark SQL y PySpark, incluyendo escritura y dimensionado de tablas Delta.
• Crear vistas, procedimientos almacenados y tablas dimensionales mediante T-SQL en almacenes de datos de Microsoft Fabric.
• Crear cálculos DAX en modelos semánticos, incluyendo tablas calculadas, columnas calculadas, medidas explícitas y funciones iteradoras.
• Diseñar modelos semánticos escalables mediante modos de almacenamiento, esquemas en estrella y opciones de configuración avanzadas.
• Optimizar el rendimiento de modelos semánticos mediante DAX, reducción de cardinalidad e implementación de agregaciones.
• Aplicar seguridad de nivel de fila y de nivel de objeto en modelos semánticos con expresiones DAX y patrones de seguridad dinámica.
• Administrar el ciclo de vida de desarrollo de modelos semánticos mediante control de versiones, el punto de conexión XMLA y canalizaciones de implementación.
• Preparar la capa semántica para el consumo por sistemas de inteligencia artificial mediante las características Prep for AI de Fabric IQ.
• Describir los fundamentos de Microsoft Fabric IQ y el modelado de ontologías para la definición del vocabulario empresarial.
• Crear ontologías en Fabric IQ de forma manual y a partir de modelos semánticos de Power BI, y conectarlas a orígenes de datos.
• Configurar permisos de área de trabajo, permisos de elemento y permisos pormenorizados en Microsoft Fabric.
• Proteger almacenes de datos mediante enmascaramiento dinámico de datos, seguridad de nivel de fila, seguridad de nivel de columna y permisos T-SQL.
• Aplicar gobernanza de datos en Microsoft Fabric con Microsoft Purview, conectando el catálogo de Purview a los recursos de Fabric.
• Controlar los datos de análisis mediante etiquetas de clasificación, respaldo, documentación y el catálogo de OneLake.

Certificación incluida

Este curso oficial es el recomendado por Microsoft para la preparación del siguiente examen de certificación oficial valorado en 245,63€ (IVA incl.), que incluimos en el precio del curso a todos los miembros del programa PUE Alumni.

• DP-600: Implementing Analytics Solutions using Microsoft Fabric.

La superación de este examen es requisito imprescindible para obtener la certificación Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer Associate.

PUE es Training Services Partner de Microsoft autorizado por dicha multinacional para impartir formación oficial en sus tecnologías.

Somos centro certificador oficial facilitando la gestión del examen al candidato. El alumno podrá realizar su certificación, bien en nuestras instalaciones o, si lo prefiere, a través de la opción Online Proctored, que permite atender la certificación oficial de Microsoft desde cualquier ubicación con una simple conexión a internet.

Contenidos

Módulo 1. Introducción al análisis de un extremo a otro mediante Microsoft Fabric.

• Exploración de análisis de un extremo a otro con Microsoft Fabric.
• Explora equipos de datos y Microsoft Fabric.
• Habilitación y uso de Microsoft Fabric.

Módulo 2. Descubrir y conectar datos en OneLake.

• Descripción de OneLake.
• Examinar y conectarse con los datos en OneLake.
• Detección de datos de streaming en Real-Time hub.
• Ejercicio: Detección y conexión a datos en OneLake.

Módulo 3. Comienza con lakehouses en Microsoft Fabric.

• Descripción de las características y funcionalidades de lakehouse.
• Ingesta y transformación de datos en un almacén de lago de datos.
• Consulta y análisis de datos de lakehouse.
• Ejercicio: Crear un Microsoft Fabric lakehouse.

Módulo 4. Comienza con los almacenes de datos en Microsoft Fabric.

• Descripción de los almacenamientos de datos.
• Descripción de los almacenamientos de datos en Fabric.
• Consulta y transformación de datos.
• Modelado de datos en un almacenamiento.
• Protección y supervisión de un almacén.
• Ejercicio: Creación y consulta de un almacén.

Módulo 5. Introducción a inteligencia en tiempo real en Microsoft Fabric.

• ¿Qué es el análisis de datos en tiempo real?
• Inteligencia en tiempo real en Microsoft Fabric.
• Almacenar y consultar datos en tiempo real.
• Ejercicio: Introducción a Real-Time Intelligence en Microsoft Fabric.

Módulo 6. Elegir almacenes de datos en Microsoft Fabric.

• Descripción de las opciones del almacén de datos analíticos.
• Evaluación de las funcionalidades de LakeHouse.
• Evaluación de las funcionalidades del almacenamiento.
• Evaluación de las funcionalidades del centro de eventos.
• Caso práctico: elección de almacenes de datos para una solución de análisis integrada.

Módulo 7. Diseñar modelos dimensionales para análisis en Microsoft Fabric.

• Describir tipos de esquema dimensionales.
• Diseñar tablas de hechos.
• Diseño de tablas de dimensiones.
• Implementación de dimensiones de variación lenta.
• Ejercicio: Diseño e implementación de un modelo dimensional.

Módulo 8. Transformación de datos mediante Flujos de datos Gen2 en Microsoft Fabric.

• Descripción de flujos de datos Gen2.
• Transformación de datos con Power Query.
• Optimización del rendimiento de Dataflows Gen2.
• Ejercicio: Transformación de datos con flujos de datos Gen2.

Módulo 9. Transformación de datos mediante cuadernos en Microsoft Fabric.

• Descripción de los Notebooks en Fabric.
• Dar forma y limpiar datos.
• Combinar y agregar datos.
• Escribir y dimensionar tablas Delta.
• Ejercicio: Transformación de datos con cuadernos.

Módulo 10. Transformación de datos mediante T-SQL en Microsoft Fabric.

• Transformación de datos con consultas T-SQL.
• Crea vistas para lógica reutilizable.
• Crear procedimientos almacenados.
• Implementación de tablas dimensionales.
• Ejercicio: Transformación de datos con T-SQL.

Módulo 11. Crear cálculos DAX en modelos semánticos.

• Crear tablas calculadas.
• Crear columnas calculadas.
• Comprender las medidas implícitas.
• Creación de medidas explícitas.
• Usar funciones iteradoras.
• Ejercicio: Crear cálculos DAX.

Módulo 12. Diseñar modelos semánticos para el escalado en Microsoft Fabric.

• Elegir un modo de almacenamiento.
• Diseño del esquema de estrella para modelos semánticos.
• Diseñar cálculos escalables.
• Configuración de las opciones de escalado.
• Ejercicio: Diseñar un modelo semántico para la escalabilidad en Fabric.

Módulo 13. Optimización del rendimiento del modelo semántico.

• Uso del analizador de rendimiento para diagnosticar problemas.
• Optimización de los cálculos de DAX.
• Reducir la cardinalidad para mejorar el rendimiento.
• Implementar agregaciones.
• Solución de problemas de rendimiento habituales.
• Ejercicio: Diagnóstico y corrección de un informe lento.

Módulo 14. Aplicar la seguridad del modelo semántico.

• Implementación de la seguridad en las filas.
• Aplicación de la seguridad de nivel de objeto.
• Prueba de la seguridad y administración de roles.
• Ejercicio: Implementación de RLS para un modelo semántico.

Módulo 15. Administración del ciclo de vida de desarrollo del modelo semántico.

• Creación de recursos reutilizables de Power BI.
• Administrar contenido de Power BI en el control de versiones.
• Administración de modelos semánticos con el punto de conexión XMLA.
• Implementación de contenido a través de fases.
• Mantenimiento y supervisión de modelos semánticos.
• Ejercicio: Administración de modelos semánticos a través de su ciclo de vida.

Módulo 16. Preparación de la capa semántica para la inteligencia artificial en Microsoft Fabric.

• Entiende qué necesita la inteligencia artificial de tus datos.
• Diseño de capas doradas con inteligencia artificial en mente.
• Preparación de un modelo semántico para la inteligencia artificial.
• Desde modelos semánticos hasta ontología empresarial.
• Validación de la preparación de la inteligencia artificial.
• Ejercicio: Preparación de un modelo semántico para la inteligencia artificial.

Módulo 17. Descripción de los aspectos básicos de Microsoft Fabric IQ.

• Introducción a Fabric IQ.
• Exploración de los componentes de Microsoft Fabric IQ.
• Descripción del paradigma de modelado de ontología.

Módulo 18. Creación de una ontología con Fabric IQ.

• Elección de un enfoque de creación de ontología.
• Creación manual de una ontología.
• Generación de una ontología a partir de un modelo semántico de Power BI.
• Conexión de una ontología a los datos.
• Configuración de relaciones de ontología.
• Vista previa de la ontología.
• Ejercicio: Creación manual de una ontología.
• Ejercicio: Generación de una ontología a partir de un modelo semántico de Power BI.

Módulo 19. Acceso seguro a los datos en Microsoft Fabric.

• Descripción del modelo de seguridad de Fabric.
• Configuración de permisos de área de trabajo y elementos.
• Aplicación de permisos pormenorizados.
• Ejercicio: Protección del acceso a datos en Microsoft Fabric.

Módulo 20. Proteger un almacenamiento de datos de Microsoft Fabric.

• Exploración del enmascaramiento dinámico de datos.
• Implementar seguridad a nivel de fila.
• Implementar la seguridad a nivel de columna.
• Configuración de permisos pormenorizados de SQL mediante T-SQL.
• Ejercicio: Protección de un almacén en Microsoft Fabric.

Módulo 21. Control de datos en Microsoft Fabric con Purview.

• Gobierno de datos en Microsoft Fabric.
• ¿Por qué usar Microsoft Purview con Microsoft Fabric?
• Gobierno de datos en el centro de Microsoft Purview.

Módulo 22. Controlar los datos de análisis en Microsoft Fabric.

• Clasificación y protección de datos en Microsoft Fabric.
• Avalar y documentar recursos de datos.
• Gobernanza de los datos para el consumo de inteligencia artificial.
• Ejercicio: Control de los datos de análisis en Microsoft Fabric.