Sesión 1: Fundamentos de Datos y la Nube

• Qué es la nube de Microsoft Azure y su valor en los negocios modernos

• Tipos de datos (tablas, archivos y listas) y sus formatos clave en la nube

• Sistemas operativos vs. analíticos, roles clave y cómo elegir el almacenamiento ideal según la necesidad de la empresa

• Caso: Evaluación y selección del almacenamiento ideal para un caso de negocio

• Taller: Configuración del entorno de trabajo y creación del primer espacio en Azure

Sesión 2: Bases de Datos Relacionales (Estructuradas)

• Conceptos clave de bases de datos tradicionales, lenguaje SQL y orden de los datos

• Soluciones relacionales en Azure: Azure SQL Database y servidores administrados

• Bases de datos de código abierto en Azure (MySQL y PostgreSQL)

• Caso: Elección del servicio relacional óptimo para la gestión de clientes

• Taller: Creación de servidor y consulta interactiva a una base de datos en Azure SQL

Sesión 3:Bases de Datos No Relacionales (Flexibles)

• Introducción a bases de datos flexibles (NoSQL) y gestión de documentos

• Almacenamiento masivo de archivos y documentos en Azure

• Primeros pasos con Azure Cosmos DB: ventajas y casos de uso comerciales

• Caso: Selección del tipo de almacenamiento flexible según las metas de la empresa

• Taller: Guardado y consulta directa de documentos en Azure Cosmos DB

Sesión 4: Integración y Procesamiento de Datos a Gran Escala

• Formas de procesar datos masivos: por bloques (batch) o al instante (stream)

• Arquitectura de un centro de datos moderno y la metodología Medallion

• Almacenamiento analítico masivo con Azure Data Lake Gen2

• Fundamentos para extraer, transformar y mover datos entre sistemas (ETL/ELT)

• Automatización y flujo de datos con Azure Data Factory hacia la capa Bronze

• Caso: Diseño de una canalización automática de datos para un proceso de negocio

• Taller: Construcción y orquestación de flujos de datos con Azure Data Factory

Sesión 5: Análisis Masivo y Procesamiento en Tiempo Real

• Plataformas clave de análisis masivo: Azure Synapse Analytics y Microsoft Fabric

• Configuración de Azure Databricks y su conexión con el almacenamiento cloud

• Qué es el análisis de datos en tiempo real y sus principales aplicaciones

• Herramientas de Azure para captura y análisis instantáneo de información

• Caso 1: Criterios para elegir entre Microsoft Fabric, Databricks o Synapse en la empresa

• Caso 2: Unificación de datos de ventas para detectar tendencias en tiempo real

• Taller: Exploración inicial y análisis de datos con Azure Synapse Analytics

Sesión 6: Visualización Estratégica, Preparación para el Examen DP-900

• Visualización con Power BI y su conexión con Azure y Databricks para reportes dinámicos

• Creación de modelos de datos integrados con Microsoft Fabric

• Estrategias y consejos clave para aprobar el examen oficial DP-900

• Caso: Diseño y comunicación de indicadores clave (KPIs) para directivos

• Taller: Presentación de Proyectos

Sesión 1: Plataforma, Configuración e Importación en el Lakehouse

• Configuración y navegación del entorno en Azure Databricks

• Fundamentos de Delta Lake para la gestión y análisis de datos

• Métodos para conectar e importar datos y organizarlos por capas (Bronze, Silver y Gold)

• Caso: Habilitación y exploración inicial de un conjunto de datos en la nube

• Taller: Conexión del entorno con Azure Storage e ingesta guiada de datos crudos

Sesión 2: SQL para el Análisis de Datos en Databricks

• Uso de SQL en el Lakehouse y el rol estratégico del analista

• Consultas intermedias, uniones, agrupaciones y creación de vistas reutilizables

• Manejo de estructuras de datos complejas y anidadas

• Comandos esenciales para integrar, actualizar y combinar tablas de datos

• Caso: Cálculo de indicadores estratégicos y métricas clave de negocio

• Taller: Refinamiento de datos y construcción de vistas analíticas para reportes

Sesión 3: Optimización de Consultas con SQL

• Análisis avanzado de tendencias y series de tiempo con funciones de ventana

• Creación de tablas y modelos optimizados para paneles de control

• Diagnóstico de rendimiento e historial de ejecución de consultas

• Estrategias de aceleración y uso eficiente de memoria caché

• Control, registros y auditoría del uso de consultas SQL

• Caso: Identificación y solución de problemas en consultas lentas

• Taller: Evaluación y mejora de la velocidad de procesamiento con Photon Engine

Sesión 4: Visualización y Creación de Dashboards Interactivos

• Diseños de gráficos y cuadros de mando interactivos en Databricks SQL

• Publicación de reportes, actualización automática y filtros dinámicos

• Configuración de parámetros para análisis personalizados y flexibles

• Publicación y validación de espacios de consulta asistida por IA

• Conexión directa de Databricks con Power BI para reportes ejecutivos

• Caso 1: Diseño completo de un dashboard ejecutivo interactivo

• Caso 2: Configuración y validación de consultas en lenguaje natural

• Taller: Publicación, asignación de accesos y monitoreo de un cuadro de mando

Sesión 5: Gobernanza con Unity Catalog y Aplicaciones Analíticas

• Gestión centralizada de seguridad y reglas de acceso con Unity Catalog

• Administración de permisos y protección de datos confidenciales o sensibles

• Análisis estadístico descriptivo para comprender la distribución de datos

• Documentación, catalogación y trazabilidad del origen de los datos

• Técnicas para asegurar la calidad y utilidad de la información de negocio

• Caso: Implementación de esquemas de seguridad y control de accesos

• Taller: Aplicación práctica de políticas de gobernanza y limpieza de datos

Sesión 6: Buenas prácticas y plataforma Databricks

• Recorrido final y uso eficiente de los componentes de la plataforma

• Validación de la calidad de datos, automatización ligera y optimización del consumo de recursos

• Estrategias clave y guía de preparación para el examen de certificación

• Caso: Proyecto integrador: flujo completo de ingesta, SQL, dashboards y seguridad

• Taller: Presentación de Proyecto