DP-3012 Implementing a Data Analytics Solution with Azure Synapse Analytics

CUBRE: ANALÍTICA DE DATOS EN AZURE

Certificación Asociada

Al completar este curso, el participante adquiere las competencias necesarias para implementar soluciones analíticas empresariales con Azure Synapse Analytics, alineadas al rol de Data Engineer / Analytics Engineer en Azure, pero no tiene un examen de certificación asociado.

Detalles del curso

Duración: 32 horas, 8 sesiones de 4 horas
Modalidad: Virtual en vivo, sincrónico
Precio: 500.000 colones IVAI

Próximas fechas

• 16-17-18-19-20-23-24-25 febrero de 8:00 am a 12:00 pm
• 6-7-8-9-10-13-14-15 abril de 8:00 am a 12:00 pm

Incluye

• Laboratorios oficiales Microsoft en la nube
• Materiales resumen del curso
• Grabación del curso disponible en línea o descarga por cuatro meses
• Título de participación digital de Intuition Academy

Objetivo general

Capacitar a los participantes en el diseño, implementación y operación de soluciones de analítica de datos a gran escala utilizando Azure Synapse Analytics, integrando ingesta, procesamiento, almacenamiento y análisis de datos para inteligencia de negocio y analítica avanzada.

Objetivos específicos

• Comprender la arquitectura y componentes de Azure Synapse Analytics
• Diseñar soluciones analíticas escalables y seguras en Azure
• Implementar procesos de ingesta y transformación de datos
• Desarrollar consultas analíticas eficientes con SQL y Spark
• Integrar Synapse con Power BI y otros servicios de Azure
• Optimizar el rendimiento y los costos de soluciones analíticas
• Aplicar buenas prácticas de gobierno, seguridad y monitoreo de datos
• Desarrollar habilidades prácticas mediante laboratorios guiados

Prerrequisitos

• Conocimientos básicos de Azure (servicios, suscripciones, recursos)
• Experiencia básica con bases de datos y SQL
• Comprensión general de conceptos de analítica y modelado de datos
• Familiaridad deseable con Power BI o herramientas de BI

Perfil del estudiante

El curso está dirigido a:

• Data Engineers y Analytics Engineers
• Arquitectos de datos
• Profesionales de BI y analítica
• Profesionales de TI que diseñan soluciones de datos en Azure

Temario

Módulo 1. Introducción a la analítica en Azure y Synapse

• Panorama de la analítica de datos en Azure
• Rol de Azure Synapse Analytics
• Casos de uso y escenarios empresariales
• Arquitectura general de una solución analítica

Módulo 2. Arquitectura de Azure Synapse Analytics

• Componentes principales de Synapse
• Dedicated SQL pools vs Serverless SQL pools
• Integración con Azure Data Lake Storage Gen2
• Seguridad y control de acceso

Módulo 3. Ingesta y orquestación de datos

• Ingesta de datos desde múltiples orígenes
• Uso de pipelines en Synapse
• Integración con Azure Data Factory
• Automatización y programación de cargas de datos

Módulo 4. Procesamiento y transformación de datos

• Transformaciones con SQL pools
• Uso de Apache Spark en Synapse
• Limpieza, enriquecimiento y preparación de datos
• Manejo de grandes volúmenes de información

Módulo 5. Analítica y consultas avanzadas

• Consultas analíticas con T-SQL
• Uso de Serverless SQL para análisis bajo demanda
• Optimización de consultas y particionamiento
• Buenas prácticas de rendimiento

Módulo 6. Integración con Power BI y consumo de datos

• Publicación y consumo de datasets
• Conexión de Synapse con Power BI
• Modelos semánticos y visualización
• Seguridad a nivel de datos (RLS)

Módulo 7. Monitoreo, seguridad y gobierno de datos

• Monitoreo de cargas y consultas
• Control de costos y optimización
• Seguridad de datos y cumplimiento
• Integración con Azure Monitor y Log Analytics

Módulo 8. Laboratorios prácticos y casos reales

• Implementación de una solución analítica end-to-end
• Ingesta, transformación y análisis de datos reales
• Integración Synapse + Power BI
• Resolución de escenarios típicos empresariales

1. Principio General

El aprendizaje se fundamenta en la práctica directa y la participación activa. Los estudiantes no reciben largas exposiciones con diapositivas, sino que trabajan de forma inmediata en laboratorios prácticos. Esto genera confianza, dinamismo y satisfacción tanto en los participantes como en los clientes.

2. Secuencia Didáctica

El proceso se desarrolla en cuatro pasos consecutivos, diseñados para reforzar la comprensión y la retención:

1. Laboratorio Guiado con el Instructor
   • El instructor realiza el laboratorio junto con todos los participantes.
   • Los estudiantes siguen los pasos en tiempo real y pueden aclarar dudas durante la práctica.

1. Repetición Autónoma
   • Cada participante repite el mismo laboratorio de manera independiente o en       pequeños grupos.
   • Como evidencia, entregan un pantallazo o prueba de ejecución exitosa.

1. Revisión Conceptual Posterior
   • Una vez concluida la práctica, se repasan los conceptos que la sustentan.
   • Esto asegura que los participantes comprendan el porqué detrás de lo que hicieron, y no solo el cómo.

1. Cierre con Reflexión y Síntesis
   • Se consolidan los aprendizajes clave.
   • El instructor motiva a los participantes a compartir experiencias y resultados, fomentando la colaboración y el intercambio de ideas.

     

3. Beneficios del Método

• Mayor motivación: los estudiantes disfrutan el aprendizaje práctico y activo.
• Confianza reforzada: la combinación de práctica guiada y autónoma fortalece la      seguridad en la ejecución.
• Evidencia clara de avance: cada participante demuestra su logro en tiempo real.
• Clientes satisfechos: perciben un entrenamiento dinámico, distinto y de alto impacto.

4. Dinámica Adicional

El método permite variar los escenarios de práctica, mover laboratorios entre participantes y generar dinámicas diferentes según los temas. Esto mantiene la frescura en las sesiones, asegura un mayor nivel de participación y evita la monotonía.