Este curso proporciona a los estudiantes el conocimiento y las habilidades para administrar una infraestructura de base de datos de SQL Server para bases de datos relacionales en la nube, locales e híbridas y quienes trabajan con las ofertas de bases de datos relacionales PaaS de Microsoft. Además, será útil para las personas que desarrollan aplicaciones que entregan contenido de bases de datos relacionales basadas en SQL.
Objetivos
- Planificar, desplegar y configurar ofertas de Azure SQL
- Supervisar el rendimiento de la base de datos y ajustar una base de datos y las consultas para un rendimiento óptimo
- Planificar y configurar una solución de alta disponibilidad
- Professor: Profesor NI
- Professor: Rafael Quiroz
Este curso está pensado para profesionales de datos con experiencia en la extracción, transformación y carga de datos. Los alumnos aprenderán a diseñar y desarrollar patrones de carga de datos eficaces, arquitecturas de datos y procesos de orquestación. Los alumnos también deben tener experiencia en la manipulación y transformación de datos con uno de los siguientes lenguajes de programación: Lenguaje de consulta estructurado (SQL), PySpark o Lenguaje de consulta Kusto (KQL).
Objetivos
En este curso, aprenderás a implementar soluciones de ingeniería de datos con Microsoft Fabric. Aprenderás a:
- Ingerir y transformar datos.
- Supervisar una solución de análisis.
- Proteger y administrar una solución de análisis.
- Professor: Profesor NI
- Professor: Rafael Quiroz
Este curso cubre métodos y prácticas para implementar y administrar soluciones de análisis de datos a escala empresarial utilizando Microsoft Fabric. Los estudiantes aprovecharán la experiencia analítica existente y aprenderán a utilizar los componentes de Microsoft Fabric, incluidos lagos, almacenes de datos, cuadernos, flujos de datos, canalizaciones de datos y modelos semánticos, para crear e implementar activos analíticos. Este curso es más adecuado para aquellos que tienen la certificación PL-300 o experiencia similar en el uso de Power BI para la transformación, modelado, visualización e intercambio de datos. Además, los estudiantes deben tener experiencia previa en la creación e implementación de soluciones de análisis de datos a nivel empresarial.
Objetivos
- Planificar, implementar y administrar una solución para el análisis de datos.
- Preparar y servir datos.
- Implementar y administrar modelos semánticos.
- Explorar y analizar datos.
- Professor: Profesor NI
- Professor: Rafael Quiroz