Ingesta y Transformación de Datos en Fabric para Principiantes

El análisis de datos moderno depende de la capacidad de recopilar, limpiar y consolidar eficientemente información de diversas fuentes. Este curso basado en texto te guía a través de los conceptos fundamentales de Fabric, permitiéndote construir pipelines de datos escalables y dar forma a tus datos para el análisis. Progresarás desde la comprensión de los conceptos básicos de almacenamiento de datos hasta la implementación de flujos de trabajo estructurados de ingesta de datos. Al leer explicaciones claras paso a paso y analizar fragmentos de código estructurados, ganarás la confianza para diseñar y gestionar pipelines de datos, trabajar con lakehouses y transformar datos brutos en valiosos insights de negocio. Lo que aprenderás: 1. Comprender la arquitectura central de Fabric y el marco de datos Medallion. 2. Ingerir datos de diversas fuentes utilizando pipelines de datos y dataflows. 3. Transformar y limpiar datos brutos utilizando notebooks de Spark y consultas SQL. 4. Configurar tablas de Delta Lake para optimizar el almacenamiento y el rendimiento de las consultas. 5. Aplicar las mejores prácticas para la orquestación de datos y la automatización de flujos de trabajo. 6. Practicar la construcción de rutas de integración de datos de extremo a extremo a través de ejercicios escritos. El curso comienza con terminología fundamental, definiendo los componentes centrales de los entornos de datos modernos y los entornos de Fabric. Luego explorarás guías escritas paso a paso sobre la configuración de conexiones, la escritura de lógica de transformación y la orquestación de ejecuciones de datos automatizadas. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de datos, administradores de bases de datos y analistas de negocio que son nuevos en Fabric. No se requiere experiencia previa con plataformas de ingeniería de datos, aunque una comprensión básica de los conceptos de datos es útil. Comienza tu viaje para dominar la integración de datos moderna hoy mismo.