Módulo 1: Introducción al análisis de datos en Azure
En este módulo, se tratan los conceptos clave del análisis de datos, incluidos los tipos de análisis, datos y almacenamiento. Los alumnos explorarán el proceso de análisis y las herramientas que se usan para descubrir información y conocerán las responsabilidades de un analista de datos empresariales y qué herramientas hay disponibles para crear soluciones escalables.
Lecciones
- Exploración de los servicios de datos de Azure para el análisis moderno
- Descripción de los conceptos de análisis de datos
- Exploración del análisis de datos a escala
Después de completar este módulo, los alumnos podrán:
- Descripción de los tipos de análisis de datos
- Descripción del proceso de análisis de datos
- Definición de roles de trabajo con datos en el análisis
- Información sobre las herramientas para escalar soluciones de análisis
Módulo 2: Gobernanza de los datos en una empresa
En este módulo, se explora el rol de un analista de datos empresariales en la gobernanza de datos de la organización. Los alumnos explorarán el uso de Microsoft Purview para registrar y catalogar recursos de datos, detectar recursos de confianza para los informes y examinar un entorno de Power BI.
Lecciones
- Introducción a Microsoft Purview
- Descubra datos confidenciales con Microsoft Purview
- Catalogación de artefactos de datos con Microsoft Purview
- Administración de artefactos de Power BI con Microsoft Purview
Después de completar este módulo, los alumnos podrán:
- Examinar, buscar y administrar recursos del catálogo de datos.
- Usar recursos del catálogo de datos con Power BI.
- Usar Microsoft Purview en Azure Synapse Studio.
- Registrar y examinar un entorno de Power BI con Microsoft Purview.
Módulo 3: Modelado, consulta y exploración de datos en Azure Synapse
En este módulo, se explora el uso de Azure Synapse Analytics para el análisis exploratorio de datos. Los alumnos explorarán las características de Azure Synapse Analytics, incluidos los aspectos básicos del diseño del almacenamiento de datos, la consulta de datos con T-SQL y la exploración de datos con cuadernos de Spark.
Lecciones
- Introducción a Azure Synapse Analytics
- Uso de un grupo de SQL sin servidor de Azure Synapse para consultar archivos en un lago de datos
- Análisis de datos con Apache Spark en Azure Synapse Analytics
- Análisis de datos en un almacenamiento de datos relacional
Laboratorio: Consulta de datos en Azure
Laboratorio: Creación de un modelo de esquema de estrella
Laboratorio: Exploración de datos en cuadernos de Spark
Después de completar este módulo, los alumnos podrán:
- Saber cuándo usar Azure Synapse Analytics en soluciones de elaboración de informes.
- Consultar datos con SQL
- Consultar datos con Spark.
Módulo 4: Preparación de datos para modelos tabulares en Power BI
En este módulo, se exploran los elementos fundamentales de la preparación de los datos para soluciones de análisis escalables con Power BI. Los alumnos explorarán marcos de modelos, consideraciones para crear modelos de datos que se escalarán, técnicas de optimización de Power Query y la implementación de flujos de datos de Power BI.
Lecciones
- Elección de un marco de modelo de Power BI
- Escalabilidad en Power BI
- Optimización de Power Query para soluciones escalables
- Creación y administración de flujos de datos de Power BI escalables
Laboratorio: Creación de un flujo de datos
Después de completar este módulo, los alumnos podrán:
- Elegir un marco de modelo de Power BI adecuado.
- Optimizar Power Query.
- Crear y administrar flujos de datos de Power BI escalables.
Módulo 5: Diseño y creación de modelos tabulares escalables
En este módulo, se exploran los aspectos fundamentales subyacentes del modelado tabular para crear modelos de Power BI que se puedan escalar. Los alumnos estudiarán las relaciones y la seguridad de los modelos, cómo trabajar con consultas directas y cómo usar grupos de cálculo.
Lecciones
- Creación de relaciones de modelos de Power BI
- Aplicación de seguridad de los modelos
- Implementación de DirectQuery
- Creación de grupos de cálculo
- Uso de herramientas para optimizar el rendimiento de Power BI
Laboratorio: Creación de relaciones de modelos
Laboratorio: Diseño y creación de modelos tabulares
Laboratorio: Creación de grupos de cálculo
Laboratorio: Aplicación de seguridad de los modelos
Después de completar este módulo, los alumnos podrán:
- Comprender y crear relaciones de modelos de Power BI.
- Diseñar y aplicar la seguridad de modelos de Power BI.
- Diseñar y crear modelos tabulares escalables.
- Crear grupos de cálculo.
Módulo 6: Implementación de técnicas avanzadas de visualización de datos con Power BI
En este módulo, se exploran conceptos de la visualización de datos, como la accesibilidad, la personalización de los modelos de datos principales, la visualización de datos en tiempo real y los informes paginados.
Lecciones
- Conceptos avanzados de la visualización de datos
- Personalización de los modelos de datos principales
- Supervisión de datos en tiempo real con Power BI
- Creación y distribución de informes paginados en Power BI Report Builder
Laboratorio: Creación y distribución de informes paginados en Power BI Report Builder
Laboratorio: Supervisión de datos en tiempo real con Power BI
Después de completar este módulo, los alumnos podrán:
- Comprender y aplicar conceptos avanzados de visualización de datos, incluida la accesibilidad.
- Solucionar problemas de rendimiento del informe.
- Usar objetos visuales en tiempo real en Power BI.
- Crear y distribuir informes paginados.
Módulo 7: Implementación y administración de un entorno de análisis
En este módulo, se exploran las consideraciones clave para implementar y administrar Power BI. Los alumnos conocerán las recomendaciones fundamentales para la administración y la supervisión de Power BI, incluida la configuración y la administración de la capacidad de Power BI.
Lecciones
- Provisión de gobernanza en un entorno de Power BI
- Facilitación de la colaboración y el uso compartido en Power BI
- Supervisión y auditoría del uso
- Aprovisionamiento de capacidades Premium en Power BI
- Establecimiento de una infraestructura de acceso a datos en Power BI
- Ampliación del alcance de Power BI
- Automatización de la administración de Power BI
- Creación de informes mediante Power BI dentro de Azure Synapse Analytics
Después de completar este módulo, los alumnos podrán:
- Recomendar una configuración para la administración de Power BI.
- Recomendar una solución de supervisión y auditoría para un entorno de análisis de datos.
- Configurar y administrar la capacidad de Power BI.
Módulo 8: Administración del ciclo de vida de desarrollo de los análisis
En este módulo, se exploran consideraciones para la implementación, el control de código fuente y la administración del ciclo de vida de las aplicaciones de las soluciones de análisis. Los alumnos sabrán qué recomendar y podrán implementar y administrar recursos de Power BI automatizados y reutilizables.
Lecciones
- Diseño de una estrategia de administración del ciclo de vida de aplicaciones de Power BI
- Creación y administración de una canalización de implementación de Power BI
- Creación y administración de recursos de Power BI
Laboratorio: Creación de recursos de Power BI reutilizables
Después de completar este módulo, los alumnos podrán:
- Recomendar estrategias para el control de código fuente y la implementación de Power BI.
- Recomendar soluciones de automatización para el ciclo de vida de desarrollo de los análisis.
En este módulo, se explora la integración de una solución de análisis de Power BI en una infraestructura de Azure. Los alumnos conocerán las configuraciones de inquilinos y áreas de trabajo de Power BI, junto con consideraciones para la implementación de Power BI en una organización.
Lecciones
- Recomendación y configuración de un inquilino o un área de trabajo de Power BI
- Identificación de los requisitos de una solución, incluidas las características, el rendimiento y la estrategia de licencias
- Integración de un área de trabajo de Power BI en Azure Synapse Analytics
Después de completar este módulo, los alumnos podrán:
- Recomendar y configurar un inquilino o un área de trabajo de Power BI.
- Identificar los requisitos de una solución, incluidas las características, el rendimiento y la estrategia de licencias.
- Integrar un área de trabajo de Power BI existente en Azure Synapse Analytics.
