Temario del curso
Módulo 1: Fundamentos de Almacenamiento de Datos Moderno e Inteligencia de Negocios:
- El panorama cambiante del Almacenamiento de Datos (DW) y la Inteligencia de Negocios (BI)
- Almacenamiento de Datos Nativo en la Nube (Azure Synapse Analytics, Azure SQL Data Warehouse)
- Arquitecturas Modernas de Almacenes de Datos (Arquitectura Lambda, Arquitectura Kappa)
- Conceptos de Modelado de Datos (Esquema Estrella, Esquema Copo de Nieve)
- Introducción a la metodología Data Vault (breve descripción)
- Conceptos clave de BI: ETL/ELT, OLAP, OLAP, DWH, Gobernanza de Datos
- Visión general de la pila de BI de Microsoft: SQL Server (T-SQL, SSIS, SSAS, SSRS), Azure Synapse Analytics, Azure Analysis Services, Azure Data Factory, Power BI
Módulo 2: ETL/ELT Moderno con SQL Server Integration Services (SSIS)
- Componentes principales de SSIS (Servicios de Integración, Administradores de conexiones, Flujo de datos, Flujo de control)
- Acceso moderno a los datos (ADO.NET, OLE DB, ODBC, Tarea de script de Python)
- Integración con la nube (Carga y descarga de datos hacia/desde Azure Blob Storage, Azure SQL Database/DW, Azure Data Lake Storage Gen2)
- Técnicas de transformación de datos (Columna derivada, transformaciones de búsqueda, transformaciones de agregación, división condicional, componente de script)
- Manejo de Big Data en SSIS (Integración con Azure Databricks, PolyBase)
- Manejo de errores, registro y depuración en SSIS
- Despliegue y programación (SQL Agent, libros de ejecución de Azure Automation)
Módulo 3: Construcción de Modelos Analíticos con SQL Server Analysis Services (SSAS - Tabular)
- Introducción al modelo tabular (en comparación con el multidimensional)
- Fundamentos del lenguaje DAX (Data Analysis Expressions) (Contexto, cálculos, agregaciones)
- Diseño de modelos: relaciones, jerarquías, perspectivas, roles, seguridad
- Uso de funciones de inteligencia de tiempo en DAX
- Gestión y despliegue de modelos tabulares (BIML, SSDT)
- Ajuste del rendimiento de los modelos tabulares de SSAS
Módulo 4: Análisis en la Nube con Azure Analysis Services (AAS)
- Introducción a Azure Analysis Services (AAS)
- Opciones de despliegue de AAS (PaaS - Plan de servicio de aplicaciones de Azure, Instancia de computación dedicada)
- Conexión con bases de datos de Azure (Azure Synapse Analytics, Azure SQL Database, Azure Analysis Services)
- Redacción de modelos en Azure (usando Azure Purview o Azure Analysis Services Studio)
- Escalado y alta disponibilidad con AAS
- Seguridad en AAS (Seguridad basada en roles)
Módulo 5: Consulta y análisis de datos con T-SQL y DAX
- T-SQL avanzado para análisis de datos (CTE, funciones de ventana, PIVOT/UNPIVOT, MERGE)
- Análisis profundo de DAX (Contexto de fila vs contexto de filtro, iteradores, inteligencia de tiempo, KPI, Pregunta y respuesta)
- Combinación de T-SQL y DAX (consultas PolyBase, servidores vinculados)
- Uso de análisis mejorados con IA (Servicios de aprendizaje automático de Azure Synapse Analytics)
Módulo 6: Descubrimiento y visualización de datos
- Introducción a Power BI (Conexión a fuentes de datos, Editor de consultas)
- Creación de visualizaciones efectivas (Gráficos, diagramas, mapas)
- DAX para Power BI (Columnas calculadas, medidas)
- Diseño y formato de informes en Power BI
- Introducción a Azure Synapse Studio para BI
Módulo 7: Revisión del curso, conceptos avanzados y laboratorios prácticos
- Patrones avanzados de transformación de datos (Dimensiones lentamente cambiantes, Tipo 1/2)
- Integración de Servicios de Calidad de Datos (DQS) (descripción general)
- Optimización del rendimiento y solución de problemas (Almacén de consultas, planes de ejecución)
- Ampliación de las capacidades de BI (Power Query, Power Automate)
- Laboratorios prácticos que cubren escenarios integrales de BI (ETL, construcción de modelos, informes)
Requerimientos
Conocimientos de Windows, conocimientos básicos de SQL y bases de datos relacionales.
Testimonios (3)
Abhi tiene un excelente conocimiento de Alteryx y explicó los conceptos con mucha claridad. Entendió nuestros objetivos y creó conjuntos de datos de demostración personalizados y relevantes para nuestra organización, lo cual fue muy impresionante. La capacitación estuvo bien estructurada y se impartió a un ritmo adecuado, con tiempo para preguntas.
Samuel Taylor - Manchester Metropolitan University
Curso - Alteryx for Data Analysis
Traducción Automática
Que fue muy priactico.
Alfonso Ramos - Banco de Mexico
Curso - Fundamentos de Integración de Datos Pentaho
Deepthi estaba muy atenta a mis necesidades, podía percibir cuándo añadir capas de complejidad y cuándo mantenerse atrás y adoptar un enfoque más estructurado. Deepthi realmente trabajó a mi ritmo y aseguró que pudiera utilizar las nuevas funciones/herramientas por mí mismo, primero mostrándome y luego dejándome recrear los elementos por mí mismo, lo cual ayudó mucho a consolidar la formación. ¡No podría estar más satisfecho con los resultados de esta capacitación y con el nivel de experiencia de Deepthi!
Deepthi - Invest Northern Ireland
Curso - IBM Cognos Analytics
Traducción Automática
