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Temario del curso
Módulo 1: Fundamentos de Almacenes de Datos Modernos e Inteligencia de Negocios:
- Evolución del panorama de los almacenes de datos (DW) y la inteligencia de negocios (BI)
- Almacenes de datos nativos de 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 de estrella, Esquema copo de nieve)
- Introducción a la metodología Data Vault (breve descripción general)
- Conceptos clave de BI: ETL/ELT, OLAP, DWH, Gobernanza de datos
- Descripción general del stack de BI de Microsoft: SQL Server (T-SQL, SSIS, SSAS, SSRS), Azure Synapse Analytics, Azure Analysis Services, Azure Data Factory y 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 datos (ADO.NET, OLE DB, ODBC, tarea de script en Python)
- Integración en la nube (carga y descarga de datos desde/hacia Azure Blob Storage, Azure SQL Database/DW y Azure Data Lake Storage Gen2)
- Técnicas de transformación de datos (columna derivada, transformaciones de búsqueda, transformaciones de agregación, división condicional, componente de script)
- Gestión de grandes volúmenes de datos en SSIS (integración con Azure Databricks y PolyBase)
- Manejo de errores, registro y depuración en SSIS
- Despliegue y programación (SQL Agent, cuadernos de automatización de Azure)
Módulo 3: Creación 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 y seguridad
- Uso de funciones de inteligencia temporal en DAX
- Gestión y despliegue de modelos tabulares (BIML, SSDT)
- Ajuste del rendimiento de los modelos tabulares de SSAS
Módulo 4: Analítica en la nube con Azure Analysis Services (AAS)
- Introducción a Azure Analysis Services (AAS)
- Opciones de implementación 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)
- Creación de modelos en la nube (mediante Azure Purview o Azure Analysis Services Studio)
- Escalabilidad 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 frente a contexto de filtro, iteradores, inteligencia temporal, KPIs, P&P)
- Combinación de T-SQL y DAX (consultas PolyBase, servidores enlazados)
- Uso de analítica mejorada 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: Repaso 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 resolución de problemas (Query Store, planes de ejecución)
- Ampliación de las capacidades de BI (Power Query, Power Automate)
- Laboratorios prácticos que cubren escenarios completos de BI (ETL, construcción de modelos y generación de informes)
Requerimientos
Conocimientos de Windows y nociones básicas de SQL y bases de datos relacionales.
14 Horas
Testimonios (2)
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
El ajuste realizado por el formador en las lecciones una vez que comprendió la aplicación SSIS actual que estamos obligados a mantener. Los temas se volvieron más adecuados y útiles para nosotros.
Angelito Aguilar - Metrobank
Curso - Introduction to SQL Server 2012 Integration Services (SSIS)
Traducción Automática
