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Curso de Extensión en Ingeniería de Datos en Microsoft Fabric

 

Fecha de inicio curso: 11 de noviembre de 2025

Duración: 20 horas 

Horario: martes y jueves de 18:00 a 20:00 hrs

Consulta por descuentos para ex alumnos U.Chile, funcionarios públicos, compra ágil, entre otros.

*El programa se reserva el derecho de modificar el inicio del curso si no se cuenta con el mínimo de alumnos matriculados.

El curso de Ingeniería de Datos con Microsoft Fabric está diseñado para profesionales que desean desarrollar habilidades en la gestión, procesamiento y análisis de datos utilizando Microsoft Fabric. Durante el curso, los participantes aprenderán sobre la ingesta de datos, pipelines, procesamiento con PySpark, implementación de lakehouses, arquitectura de medallón, análisis en tiempo real, administración y monitoreo, entre otros temas clave.

 

Objetivos del Curso:

  • Comprender los fundamentos de la ingeniería de datos en Microsoft Fabric
  • Aprender a ingestar datos desde diversas fuentes y gestionarlos eficientemente
  • Diseñar y construir pipelines de datos para automatizar flujos de trabajo
  • Implementar notebooks de ingenería de datos con PySpark
  • Construir y gestionar un Lakehouse con arquitectura de capas o también conocida como medallón
  • Ingestar y analizar datos en tiempo real
  • Administrar y monitorear entornos de datos en Microsoft Fabric

 

Estructura del curso:

El curso está dividido en 5 sesiones en vivo de 4 Horas donde se explicarán los conceptos fundamentales y se realizarán ejercicios prácticos en Microsoft Fabric. Las sesiones son interactivas y prácticas. Adicionalmente se incorporan ejercicios individuales para ejecutarlos durante 40 horas en un Tenant destinado exclusivamente al entrenamiento del participante.

 

Contenidos:

Implementar Lakehouse

·       Arquitectura Medallón

·       SQL Endpoint

·       Modelo Semántico

·       DataWarehouse

Ingesta de datos

·       Pipelines con Data Factory

·       Dataflow Gen 1 y 2

·       PySpark

Real Time Analytics

·       EventStream + KQL Database

·       Ejercicio práctico

Administración y Monitoreo