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Curso

Transformar y analizar datos con Microsoft Fabric

BásicoNivel de habilidad

Actualizado 12/2025

Aprende a transformar y analizar datos dentro de tu cuenta de Microsoft Fabric.

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AzureOther

4 h

16 vídeos

50 Ejercicios

4,100 XP

2,402

Certificado de logros

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Descripción del curso

Este curso se centra en tres temas clave de Microsoft Fabric: transformar datos, explorar y analizar datos, y optimizar el rendimiento. A través de lecciones y ejercicios interactivos, aprenderás distintas técnicas para transformar datos en lakehouses y warehouses de Fabric, desde identificar problemas en los datos hasta combinar, agregar y filtrar. También conocerás diferentes herramientas y métodos para explorar y perfilar datos en lakehouses y warehouses de Fabric, y cómo supervisar y optimizar el rendimiento de estos objetos de Fabric.

Requisitos previos

Introduction to Microsoft Fabric

1

Ingeniería de datos con Microsoft Fabric

Obtén una visión introductoria de los elementos básicos de la ingeniería de datos en Microsoft Fabric, desde aspectos clave de diseño de soluciones como el esquema en estrella hasta las distintas funcionalidades de Fabric que permiten la exploración y transformación de datos.

Transforma y analiza datos con Microsoft Fabric

Crea tu primer Lakehouse

Ingeniería de datos en Microsoft Fabric

Explorar Data Engineering en Fabric

Elementos de almacenamiento y transformación de datos

Lakehouse versus Warehouse

Introducción a los esquemas en estrella

Esquemas en estrella

Esquemas Snowflake

Escenarios de modelado de datos

Exploración y transformación de datos

Agregación de datos

Combinación de datos

Iniciar capítulo

2

Implementar un esquema en estrella para un Lakehouse o Warehouse

Profundiza en aspectos específicos a considerar al implementar esquemas en estrella en Microsoft Fabric, incluyendo la creación de tablas de hechos y de dimensiones, la gestión de dimensiones de cambio lento y otros escenarios especiales de dimensiones, y la normalización y desnormalización de datos.

Implementación de esquemas en estrella

Crear tablas de dimensión

Características de la tabla de hechos

Creación de tablas de hechos

Slowly Changing Dimensions

Tipos de SCD

Implementar cambios SCD de tipo 2

Escenarios especiales de dimensiones

Dimensiones especiales

Implementación de dimensiones de fecha

Dimensiones multivalor y tablas puente

Desnormalización de datos

Desnormalización vs. normalización

Implementación de desnormalización de datos

Iniciar capítulo

3

Transformar, explorar y analizar datos

Profundiza en áreas clave de transformación y exploración de datos: depuración, filtrado, agregación y combinación de datos.

Limpieza y filtrado de datos

Limpieza de datos en acción

Convertir tipos de datos

Filtrado de datos con PySpark

Agregación de datos

Escenarios de agregación de datos

Implementar agregación de datos

Combinación y unión de datos

Uniones con SQL

Uniones con PySpark

Explora y analiza datos

Perfilado de datos

Casos de uso para los extremos XMLA y SQL

Elegir una herramienta de consultas SQL

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4

Optimizar el rendimiento

Conoce las herramientas disponibles para supervisar el rendimiento de una solución de Fabric y cómo aplicar mejoras de rendimiento en la infraestructura de Fabric y en elementos individuales, incluyendo la optimización de tablas de Delta Lake.

Identificar problemas de rendimiento

Instala la aplicación Fabric Capacity Metrics

Supervisar el uso con la aplicación Capacity Metrics

Supervisar el almacenamiento con la aplicación Capacity Metrics

Implementar mejoras de rendimiento

Implementa mejoras de rendimiento en Dataflows

Optimización de tablas Delta Lake

Usa la operación OPTIMIZE

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