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Curso en Data Factory: Automatización de flujos de datos
Presentación del curso
Este Curso en Data Factory: Automatización de flujos de datos tiene como objetivo demostrar que los procesos pueden ser automatizados ahorrando tiempo a las personas y generando un valor muy importante para las compañías.
Este curso forma parte del Master en Business Intelligence y Análisis de Datos. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.
Este Curso en Data Factory: Automatización de flujos de datos tiene como objetivo demostrar que los procesos pueden ser automatizados ahorrando tiempo a las personas y generando un valor muy importante para las compañías.
Este curso forma parte del Master en Business Intelligence y Análisis de Datos. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.
¿Qué aprenderás en este curso?
- Comprender el diseño y gestión de soluciones de datos en Azure, utilizando servicios como Data Factory y Blob Storage para integrar, transformar y visualizar datos en Power BI.
¿Para quién es este curso?
- Ingenieros que tengan por objetivo una actualización de sus conocimientos y el desarrollo de nuevas competencias dentro de la Inteligencia Artificial
- Programadores que tengan por objetivo ampliar sus conocimientos y capacidades en el mundo de la ciencia de datos para su desarrollo profesional
- Analistas de datos con experiencia que quieran dar el salto a los aspectos más profundos de la tecnología
El curso incluye:
Plan de estudios
Contenidos del curso:
- Bienvenida y presentación
Resumen
En esta clase se presentan los fundamentos del entorno Azure, sus ventajas y casos de uso, y se describe el ecosistema de servicios. Se aborda especialmente Azure Data Factory y sus componentes (pipelines, datasets, linked services, etc.) junto con un panorama general de otros servicios relevantes como Blob Storage, bases de datos y herramientas de analítica.
Objetivos
-
Comprender qué es Microsoft Azure y cuáles son sus ventajas.
-
Reconocer y clasificar los principales servicios de Azure y sus aplicaciones.
-
Identificar los componentes clave de Azure Data Factory y su rol en la integración de datos.
Temario
- Introducción a Azure
- ¿Qué es Microsoft Azure?
- Ventajas y casos de uso en entornos empresariales y académicos - Parte 1
- Ventajas y casos de uso en entornos empresariales y académicos - Parte 2
- Panorama de Servicios en Azure
- Servicios de almacenamiento: Blob Storage y Azure Files
- Bases de datos: Azure SQL Database, Azure Cosmo DB, Azure Database for MySQL/PostreSQL
- Analítica y Big Data: Azure Synapse Analytics, Azure Data Lake, Stream Analytics, Azure Databricks. Integración y Orquestación: Azure Data Factory
- Seguridad: Azure Key Vault, Azure Active Directory (EntraID). Herramientas para DevOps y desarrollo: Azure DevOps
- Diferencias entre infraestructura (IaaS), plataforma (PaaS) y software (SaaS)
- Arquitectura y Componentes de Azure Data Factory
- Conceptos clave: grupo de recursos, pipelines, actividades, datasets, linked services - Parte 1
- Conceptos clave: grupo de recursos, pipelines, actividades, datasets, linked services - Parte 2
- Soluciones en la nube. Servicios e integraciones
- Mapeo de relaciones entre servicios a través de flujos de trabajo
Resumen
En esta clase se abordará la configuración práctica del entorno en Azure, desde el registro de la cuenta de estudiante hasta la creación y conexión de recursos clave (Blob Storage y Data Factory). Se explicará el proceso de configuración de la suscripción y la importancia de organizar los recursos en grupos.
Objetivos
-
Conocer el proceso de registro y validación de la cuenta de estudiante en Azure.
-
Configurar y gestionar la suscripción y el grupo de recursos.
-
Configurar correctamente una cuenta de Blob Storage y Azure Data Factory, estableciendo la conexión entre ambos.
Temario
- Creación de una Cuenta para Estudiantes en Azure. Configuración de la Suscripción
- Proceso de registro y validación. Suscripción con los beneficios de estudiantes
- Acceso y Configuración de Azure Data Factory
- Inicialización del grupo de recursos y Creación de un nuevo Data Factory
- Integración con Otros Servicios de Azure
- Creación de una cuenta de Blob Storage para almacenar nuestros orígenes de datos.
- Configuración y lanzamiento de Data Factory - Parte 1
- Configuración y lanzamiento de Data Factory - Parte 2
- Conexión entre Data Factory y Blob Storage: Generación de un linked service
Resumen
Esta clase se centra en la creación de un pipeline en Azure Data Factory para el procesamiento de archivos CSV. Se abordarán aspectos como la configuración del dataset, el diseño del flujo de datos (Data Flow) y la ejecución del pipeline, además de la conexión con Power BI para la visualización de resultados.
Objetivos
-
Diseñar un flujo de datos que incluya la transformación básica: ingesta de datos, filtrado de filas y columnas y escritura de datos.
-
Implementar un pipeline que ejecute el flujo de datos
-
Conectar el resultado del flujo, almacenado en un Blob Storage, con Power BI para la visualización de la salida.
Temario
- Inicio del Flujo de Datos
- Lectura del Archivo CSV - Parte 1
- Lectura del Archivo CSV - Parte 2
- Configuración de la actividad para la ingesta de datos - Parte 1
- Configuración de la actividad para la ingesta de datos - Parte 2
- Creación y ejecución del Pipeline
- Ejecución del Flujo de Datos a través de un Pipeline - Parte 1
- Ejecución del Flujo de Datos a través de un Pipeline - Parte 2
- Transformación de Datos
- Filtrado de columnas para extraer solo las columnas necesarias
- Filtrado de filas según criterios predefinidos
- Escritura de los datos
- Escritura de los datos de salida en archivos Parquet y CSV en el Blob Storage
- Conexión con Power BI
- Conexión de Azure con Power BI para poder utilizar los datos obtenidos del flujo de datos generado
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Curso en Data Factory: Automatización de flujos de datos
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