Azure Synapse Analytics es una plataforma analítica integral que se ofrece como parte de los servicios de Microsoft Azure, diseñada para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real y combinar capacidades de análisis de big data y almacenamiento de datos.

Esto permite a las organizaciones acceder y analizar una gran cantidad de información de forma rápida y eficiente, facilitando la toma de decisiones basada en datos.

Algunas características de Azure Synapse:
  • Flexibilidad y capacidad para integrarse con diversas fuentes de datos y lenguajes de programación.
  • La opción de SQL sin servidor permite a los usuarios realizar consultas sobre datos en el lago de datos sin necesidad de provisionar o administrar recursos, mientras que el soporte para Apache Spark abre las puertas a capacidades avanzadas de procesamiento y análisis de datos.
  • Su integración con Power BI permite la creación de informes y visualizaciones de alta calidad, brindando a las organizaciones una visión clara y accesible de sus datos.
  • No solo ofrece herramientas potentes para el análisis de datos, sino que también se centra en la seguridad y el cumplimiento.
  • Con el cifrado de datos en reposo y en tránsito y el manejo de permisos a nivel de usuario, las organizaciones pueden estar seguras de que sus datos están protegidos.
  • La plataforma está diseñada para adaptarse a las necesidades cambiantes del negocio, ofreciendo escalabilidad y flexibilidad para crecer junto con la empresa.
En resumen, Azure Synapse Analytics representa una solución completa y segura para la analítica moderna, capaz de impulsar la innovación y el crecimiento en un mundo impulsado por los datos.
Esto es lo que aprenderás en el curso:
  • Escribir y ejecutar scripts para manipular y consultar datos dentro de Synapse.
  • Configurar y personalizar un área de trabajo dentro de Synapse Analytics.
  • Ejecutar consultas SQL sin la necesidad de gestionar la infraestructura, utilizando la potencia del SQL sin servidor en Synapse.
  • Utilizar Apache Spark en Synapse para procesar datos a gran escala, incluyendo técnicas de análisis y machine learning.
  • Conectar Synapse Analytics con Power BI para crear visualizaciones de datos dinámicas y reportes interactivos.
  • Prácticas de seguridad dentro de Synapse, incluyendo cifrado y gestión de permisos.
  • Técnicas para optimizar tus consultas y mejorar el rendimiento de tus análisis dentro de Synapse.
  • Utilizar notebooks para analizar datos interactivos, colaborativos y reproducibles en Synapse.
Al completar el curso, serás capaz de:
  • Comprender y aplicar conceptos clave en la ingeniería de datos.
  • Utilizar Azure Synapse Analytics de manera efectiva en su flujo de trabajo.
  • Realizar análisis de datos complejos utilizando SQL sin servidor y Apache Spark.
  • Integrar de manera efectiva Azure Synapse con Power BI para reportes y visualizaciones.
  • Diseñar y ejecutar scripts SQL y trabajar con notebooks para análisis de datos.
  • Estar preparados para roles avanzados en el campo de la ingeniería de datos y análisis.
Programa del curso Azure Synapse Analytics
  ¡Te damos la bienvenida al curso!
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  Introducción a Azure Synapse Analytics
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  Explorando Azure Synapse Analytics
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  Grupo SQL Sin Servidor (GSSS)
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  GSSS - Exploración de Datos
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  Capa Bronce - Ingesta de Datos
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  Capa Plata - Transformación de Datos
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  Capa Oro - Presentación de Datos
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  Conexión con Power BI
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  Grupo Apache Spark
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  Fin del curso y próximos pasos
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Mi nombre es Valentín Guerrero

Ingeniero de Software de profesión, y a lo largo de mi trayectoria he ampliado mis horizontes convirtiéndome en Ingeniero de Datos y Desarrollador de Business Intelligence (BI). Mi experiencia abarca desde la construcción de Data Warehouses hasta la implementación de procesos ETL para transformar y analizar datos de manera efectiva.

Además, manejo con destreza herramientas en la nube de Azure, incluyendo SQL Database, Data Lake Storage Gen2, Blob Storage, Data Factory, entre otros. Estas herramientas me han permitido diseñar soluciones robustas y escalables en entornos de datos distribuidos.

 Estoy emocionado de compartir mis conocimientos y experiencias contigo en nuestros cursos. Únete a mí en este emocionante viaje de aprendizaje y descubre cómo puedes convertir datos en acciones significativas en tu carrera profesional.


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Preguntas frecuentes (FAQ)


¿Cuándo inicia y finaliza el curso?

¡El curso inicia ahora y nunca finaliza! Este es un curso en línea completamente a tu propio ritmo - tú decides cuando iniciar y cuando terminar.

¿Por cuánto tiempo tengo acceso al curso?

¿Cómo te suena "acceso de por vida"? Después de suscribirse, tendrás acceso ilimitado a este curso por todo el tiempo que gustes - a través de cualquier dispositivo en todos los dispositivos que tengas.

¿Qué sucede si no estoy satisfecho con el curso?

¡No queremos que estés insatisfecho! Si estás insatisfecho con tu compra (para los cursos de pago), solo debes contactarnos en los primeros 14 días y te daremos una devolución total de tu dinero.

¿Cuáles son los requisitos para tomar este curso?

  1. Una tarjeta de crédito o débito para el registro de la cuenta de Azure (Microsoft te brinda un crédito gratuito por el primer mes de uso personal en Azure con un saldo de $200, sin embargo si se le acaba el tiempo por no uso, los recursos realizados durante la capacitación tienen un costo en Azure de solamente $5 para todas las pruebas y modelos implementados. En caso de que el alumno quiera seguir el paso a paso. El estudiante podrá optar por solo ver la clase y responder a las preguntas de evaluación, sin implementar el ejercicio, si desea evitar cualquier costo adicional desde Azure).
  2. Si es equipo de cómputo de empresa, debes tener habilitados los permisos en Azure.
  3. Sintaxis básica de SQL.
  4. Conceptos de DWH y estructura de datos.
  5. Sintaxis básica de Python.

¿Cómo apruebo el curso y obtengo mi certificado?

Para aprobar el curso y obtener el certificado correspondiente debes completar el 100% de los vídeos y enviar todas las prácticas realizadas durante el curso a través de correo para revisar y validar que se hayan completado correctamente.