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Nueva Plataforma de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
Descripción general de la nube de Microsoft Azure.
Beneficios de utilizar Azure para el análisis de datos.
Principales servicios de datos en Azure.
Comparación entre soluciones on-premise y en la nube.
Modelo de precios y gestión de costos en Azure.
Configuración de una cuenta de Azure.
Acceso al portal de Azure y exploración de recursos.
Casos de uso de Azure para analistas de datos.
Desafíos comunes en la adopción de Azure.
Buenas prácticas para iniciar proyectos de datos en Azure.
Descripción general de la nube de Microsoft Azure.
Beneficios de utilizar Azure para el análisis de datos.
Principales servicios de datos en Azure.
Comparación entre soluciones on-premise y en la nube.
Modelo de precios y gestión de costos en Azure.
Configuración de una cuenta de Azure.
Acceso al portal de Azure y exploración de recursos.
Casos de uso de Azure para analistas de datos.
Desafíos comunes en la adopción de Azure.
Buenas prácticas para iniciar proyectos de datos en Azure.
Tema 1: Introducción a Azure y su Ecosistema de Datos
Descripción general de la nube de Microsoft Azure.
Beneficios de utilizar Azure para el análisis de datos.
Principales servicios de datos en Azure.
Comparación entre soluciones on-premise y en la nube.
Modelo de precios y gestión de costos en Azure.
Configuración de una cuenta de Azure.
Acceso al portal de Azure y exploración de recursos.
Casos de uso de Azure para analistas de datos.
Desafíos comunes en la adopción de Azure.
Buenas prácticas para iniciar proyectos de datos en Azure.
Tema 2: Introducción a Azure Synapse Analytics
¿Qué es Azure Synapse y cómo funciona?
Arquitectura de Azure Synapse Analytics.
Configuración de un entorno de Synapse desde cero.
Creación de pools de SQL y Spark en Synapse.
Ingesta de datos desde diferentes fuentes en Synapse.
Exploración de datos con consultas SQL.
Optimización del rendimiento con técnicas de particionamiento.
Seguridad y permisos en Azure Synapse.
Análisis de datos a gran escala con Synapse Studio.
Práctica: creación de una solución de análisis en Synapse.
Tema 3: Almacenamiento de Datos con Azure Data Lake
Introducción a Azure Data Lake Storage (ADLS).
Diferencias entre ADLS Gen1 y Gen2.
Configuración de cuentas de almacenamiento en Azure.
Integración de Data Lake con otros servicios de Azure.
Organización de datos en el lago de datos.
Optimización del rendimiento con particionamiento de datos.
Seguridad y control de acceso a los datos.
Ingesta de datos desde múltiples fuentes en Data Lake.
Análisis de datos almacenados con herramientas nativas.
Práctica: diseño de una arquitectura de almacenamiento eficiente.
Tema 4: Ingesta y Procesamiento de Datos con Azure Data Factory
Introducción a Azure Data Factory (ADF).
Arquitectura y componentes clave de ADF.
Creación de pipelines de datos en ADF.
Conectores disponibles en Azure Data Factory.
Ingesta de datos desde bases de datos SQL, NoSQL y APIs.
Transformación de datos con actividades de flujo de datos.
Monitorización y depuración de pipelines de datos.
Integración con Azure Synapse y otros servicios.
Implementación de procesos de ETL/ELT.
Práctica: creación de un pipeline de datos en Azure.
Tema 5: Análisis de Datos con Azure SQL Database
Introducción a Azure SQL Database.
Creación y configuración de bases de datos en Azure.
Consultas avanzadas en Azure SQL.
Optimización del rendimiento de consultas SQL.
Seguridad y cumplimiento normativo en bases de datos SQL.
Integración de Azure SQL con Power BI.
Backups automáticos y recuperación ante desastres.
Costos y escalabilidad en Azure SQL.
Práctica: modelado de datos y consultas en Azure SQL.
Mejores prácticas para la administración de bases de datos.
Tema 6: Big Data con Azure Databricks
¿Qué es Azure Databricks y por qué es importante?
Configuración de un entorno de Databricks en Azure.
Introducción a Apache Spark en Azure.
Ingesta y preparación de datos en Databricks.
Optimización del rendimiento en Databricks.
Procesamiento de datos en tiempo real.
Machine Learning con Azure Databricks.
Integración con otros servicios de Azure.
Práctica: análisis de grandes volúmenes de datos.
Mejores prácticas para el uso eficiente de Databricks.
Tema 7: Visualización de Datos con Power BI y Azure
Introducción a Power BI y su integración con Azure.
Conexión de Power BI con Azure SQL y Synapse.
Creación de dashboards interactivos.
Publicación de informes en el servicio Power BI.
Seguridad y control de acceso en Power BI.
Análisis en tiempo real con Power BI Streaming.
Integración con Azure Machine Learning.
Visualización de datos provenientes de múltiples fuentes.
Optimización de dashboards en Power BI.
Práctica: creación de informes con datos de Azure.
Tema 8: Gobernanza y Seguridad de Datos en Azure
Introducción a la gobernanza de datos en la nube.
Definición de políticas de seguridad en Azure.
Implementación de control de acceso basado en roles (RBAC).
Cumplimiento normativo con herramientas de Azure.
Auditoría y monitoreo de actividades en los datos.
Encriptación de datos en reposo y en tránsito.
Implementación de Data Loss Prevention (DLP).
Creación de políticas de retención de datos.
Práctica: configuración de roles y permisos en Azure.
Mejores prácticas para asegurar datos en Azure.
Tema 9: Introducción a Azure Machine Learning
Conceptos básicos de Machine Learning en Azure.
Configuración de entornos de Machine Learning.
Creación de modelos predictivos con Azure ML.
Evaluación de modelos de aprendizaje automático.
Implementación de modelos en producción.
Integración de modelos con aplicaciones empresariales.
Monitoreo del rendimiento de modelos en Azure.
Práctica: creación de un modelo predictivo.
Uso de Azure ML con herramientas de BI.
Mejores prácticas en proyectos de ML en Azure.
Tema 10: Integración de Datos en Tiempo Real con Azure Stream Analytics
Introducción al procesamiento de datos en tiempo real.
Configuración de Azure Stream Analytics.
Fuentes de datos compatibles con Stream Analytics.
Análisis de flujos de datos en tiempo real.
Definición de consultas SQL para flujos de datos.
Integración con Power BI y almacenamiento en la nube.
Monitoreo y escalabilidad de Stream Analytics.
Casos de uso de análisis en tiempo real.
Práctica: creación de un flujo de datos en tiempo real.
Mejores prácticas para datos en tiempo real.
Tema 11: Administración de Recursos y Costos en Azure
Introducción a la gestión de costos en Azure.
Uso de Azure Cost Management para optimizar gastos.
Configuración de presupuestos y alertas de costos.
Monitorización de uso de recursos y análisis de facturación.
Reducción de costos con escalabilidad automática.
Optimización de almacenamiento y cómputo en Azure.
Implementación de estrategias de ahorro con reservas de recursos.
Análisis de patrones de uso para proyección de costos.
Práctica: creación de reportes de costos en Azure.
Mejores prácticas para la optimización de recursos en la nube.
Tema 12: Implementación de Arquitecturas de Data Warehousing
Introducción a los Data Warehouses en la nube.
Comparación entre Azure Synapse y bases de datos tradicionales.
Modelado de datos para Data Warehousing en Azure.
Carga de datos en el Data Warehouse.
Integración de fuentes de datos en Azure Synapse.
Optimización de rendimiento para consultas analíticas.
Escalabilidad y gestión de capacidad en Data Warehouses.
Implementación de particionamiento para optimización.
Práctica: diseño de una solución de Data Warehousing.
Mejores prácticas en la administración de datos centralizados.
Tema 13: Seguridad y Cumplimiento en la Nube
Principales normativas y regulaciones en la gestión de datos.
Implementación de seguridad avanzada en Azure.
Control de acceso mediante políticas RBAC.
Protección de datos en tránsito y en reposo.
Configuración de alertas de seguridad en Azure Security Center.
Auditoría de registros y cumplimiento normativo.
Configuración de firewalls y listas de acceso restringido.
Recuperación ante incidentes y planes de contingencia.
Práctica: configuración de políticas de seguridad en Azure.
Estrategias de cumplimiento y conformidad.
Tema 14: Azure Data Explorer para Análisis de Datos Masivos
Introducción a Azure Data Explorer (ADX).
Configuración de entornos para exploración de datos masivos.
Ingesta de datos desde múltiples fuentes.
Análisis de datos mediante consultas KQL.
Visualización de tendencias con dashboards en ADX.
Optimización del rendimiento en análisis masivos.
Configuración de retención de datos y archivado.
Integración con otras herramientas de análisis.
Práctica: exploración de conjuntos de datos a gran escala.
Mejores prácticas en el análisis de datos en Azure.
Tema 15: Machine Learning Avanzado con Azure ML
Introducción a técnicas avanzadas de Machine Learning en Azure.
Implementación de modelos de predicción con Azure AutoML.
Creación de pipelines automatizados para entrenamiento de modelos.
Evaluación de métricas de rendimiento en modelos de ML.
Integración con bases de datos de Azure.
Despliegue de modelos en contenedores.
Monitorización de modelos en producción.
Práctica: entrenamiento de un modelo predictivo.
Mejores prácticas en proyectos de aprendizaje automático.
Consideraciones éticas y de seguridad en modelos de ML.
Tema 16: Azure DevOps para Analistas de Datos
Introducción a Azure DevOps para la gestión de datos.
Configuración de repositorios de datos en Azure Repos.
Automatización de pipelines con Azure DevOps.
Control de versiones en flujos de datos.
Integración de pruebas en entornos de datos.
Despliegue automatizado de soluciones de datos.
Monitoreo y gestión de errores en entornos de DevOps.
Práctica: creación de un pipeline de CI/CD para datos.
Mejores prácticas en la integración de DevOps en datos.
Consideraciones para la colaboración entre equipos.
Tema 17: Automatización de Procesos de Datos con Azure Logic Apps
Introducción a la automatización de flujos de trabajo.
Creación de flujos de automatización con Logic Apps.
Conectores disponibles en Azure Logic Apps.
Integración con otras herramientas de Azure.
Automatización de notificaciones y alertas.
Control de procesos mediante desencadenadores.
Implementación de políticas de escalado automático.
Práctica: diseño de un flujo automatizado en Logic Apps.
Evaluación del impacto de la automatización en el negocio.
Mejores prácticas en automatización de procesos.
Tema 18: Integración de Azure con Herramientas de BI
Integración con herramientas de BI como Power BI, Tableau y Looker.
Extracción de datos desde múltiples fuentes en Azure.
Conexión segura entre Azure y herramientas de BI.
Visualización de datos en tiempo real.
Optimización de cargas de trabajo para reportes.
Creación de dashboards interactivos con datos de Azure.
Análisis de rendimiento de reportes en BI.
Práctica: conexión de Azure Synapse con Power BI.
Estrategias para el gobierno de datos en herramientas de BI.
Mejores prácticas para la gestión de reportes.
Tema 19: Monitoreo y Alertas en Soluciones de Datos
Introducción al monitoreo de soluciones en Azure.
Configuración de Azure Monitor para entornos de datos.
Creación de alertas en diferentes niveles de infraestructura.
Monitorización de rendimiento de bases de datos.
Visualización de métricas clave en Azure Monitor.
Automatización de respuestas ante eventos críticos.
Configuración de dashboards para monitoreo centralizado.
Práctica: configuración de alertas en bases de datos de Azure.
Mejores prácticas en la monitorización de datos en la nube.
Integración de Azure Monitor con Power BI.
Tema 20: Proyecto Final: Desarrollo de una Solución de Análisis de Datos en Azure
Definición de objetivos del proyecto.
Diseño de la arquitectura de la solución en Azure.
Ingesta de datos desde múltiples fuentes.
Procesamiento y transformación de datos con ADF.
Almacenamiento y optimización de datos en Synapse.
Visualización de datos con Power BI.
Implementación de medidas de seguridad y gobernanza.
Evaluación de rendimiento y costos del proyecto.
Presentación de resultados y documentación del proyecto.
Conclusiones y recomendaciones para implementación futura.
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar Azure para Analistas de Datos en su día a día
Analistas de Datos
Buscan fortalecer habilidades en Azure para optimizar procesos analíticos dentro de la empresa.
Científicos de Datos
Necesitan implementar soluciones avanzadas en Azure que mejoren la capacidad predictiva empresarial.
Profesionales de TI
Requieren capacitación en Azure para gestionar eficientemente la infraestructura de datos.
Equipos de Análisis de Datos
Desean incorporar Azure para incrementar la precisión y velocidad en la toma de decisiones empresariales.
Preguntas frecuentes
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Participar en este curso ofrece la oportunidad de mejorar las capacidades de análisis y toma de decisiones en entornos empresariales. Aprenderás a utilizar herramientas avanzadas de Microsoft Azure, mejorando la eficiencia en procesos de datos y optimizando el rendimiento organizacional.
Sí, el curso es 100% bonificable a través de FUNDAE. Las empresas pueden recuperar el costo total del curso mediante subvenciones disponibles. Además, si decidimos gestionar la bonificación, cobramos un 10% adicional más IVA, ambos bonificables.
El curso se imparte a través de Aula Virtual Personalizada con videoconferencias por Zoom. Este formato permite a las organizaciones ajustar proyectos y horarios según sus necesidades específicas, ofreciendo una experiencia adaptada para hasta 20 participantes.
El enfoque del curso está en proporcionar habilidades prácticas y conocimientos especializados en la gestión de datos en la nube con Azure. Esto incluye la integración, transformación y análisis de datos utilizando herramientas como Azure Synapse, Data Factory y Power BI, mejorando así el análisis empresarial.
La inscripción se realiza mediante el formulario disponible en nuestra página web. Es esencial completar toda la información requerida para asegurar una inscripción efectiva y activar las opciones de bonificación si aplica a su empresa.
Las sesiones del curso están diseñadas para grupos de hasta 20 participantes. Esta configuración permite una experiencia más interactiva y personalizada, garantizando que cada asistente reciba la atención necesaria y pueda aplicar los conceptos aprendidos a soluciones empresariales reales.
Durante el curso, los participantes tienen acceso a expertos que guían y responden preguntas en tiempo real. Tras el curso, se proporciona acceso a materiales de referencia y grabaciones de sesiones, asegurando que los conocimientos adquiridos se puedan consultar y aplicar a largo plazo en el entorno empresarial.
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Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
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