Microsoft Fabric desde Cero: unifica, automatiza y visualiza tus datos

Habilidades Blandas y Técnicas
Remoto
Inicia el 21 de abril de 2026
32 horas

Inversión	$ 1.200.000
Horarios	Martes y jueves de 6:00 p.m a 8:00 p.
duración	7 semanas
intensidad	32 horas
Facultad	Escuela de Ciencias e Ingeniería

CONTENIDO DEL PROGRAMA

Objetivo

Implementar soluciones analíticas integrales en Microsoft Fabric ® mediante la orquestación de flujos de datos automatizados, el modelado semántico y la visualización en tiempo real, aplicando estrategias de gobernanza y seguridad para transformar datos brutos en inteligencia de negocio accionable.

Dirigido a

Analista de Business Intelligence (BI)
Ingeniero de Datos (Data Engineer)
Científico de Datos (Data Scientist)
Analista de Sistemas
Analista Financiero y de Planeación
Administrador de Empresas con Enfoque Analítico
Project Manager TI / Digital Project Manager
Consultor TIC
Ingeniero de Inteligencia Artificial / Machine Learning

Arquitectura e Integración de Datos: Diseño de entornos unificados tipo Lakehouse y estrategias de conectividad centralizada mediante OneLake sin duplicidad de información.
Ingeniería y Automatización Inteligente: Desarrollo de procesos ETL, orquestación de pipelines y uso de IA (Copilot/Spark) para la transformación masiva de datos.
Modelado y Visualización en Tiempo Real: Creación de modelos semánticos robustos y despliegue de reportes de alto rendimiento con Power BI y DirectLake.
Gobernanza y Operatividad: Implementación de protocolos de seguridad, control de costes y configuración de alertas automáticas para la toma de decisiones.

Módulo 1: Fundamentos de Arquitectura de Datos Modernos (1 sesión, 2 horas)

Nivelación sobre arquitecturas de datos modernas. Describir el paso del Data Warehouse tradicional al Lakehouse y cómo Fabric unifica todo en un entorno SaaS.

Módulo 2: OneLake y Estrategia de Conectividad (2 Sesiones, 4 horas)

Configuración del "OneDrive para los datos". Uso de Shortcuts para conectar datos externos (Azure, AWS o Google) sin moverlos ni pagar doble almacenamiento.

Módulo 3: Ingesta de Datos No-Code (Dataflows Gen2) (2 Sesiones, 4 horas)

Limpieza y transformación visual de datos usando Power Query Online. Conexión a orígenes locales mediante Gateways y carga directa al Lakehouse.

Módulo 4: Automatización con Data Pipelines (2 Sesiones, 4 horas)

Orquestación de procesos. Programación de ejecuciones, gestión de dependencias (si falla A, no hagas B) y configuración de notificaciones automáticas de estado.

Módulo 5: Analítica con Spark, Notebooks y Copilot (3 Sesiones, 6 horas)

El núcleo de la analítica avanzada. Uso de Copilot para generar código PySpark y SQL mediante lenguaje natural para transformaciones masivas de datos.

Módulo 6: Modelado Semántico y SQL Endpoint (2 Sesiones, 4 horas)

Creación del modelo de datos (relaciones y medidas DAX). Uso del punto de enlace SQL para que los analistas puedan consultar el Lakehouse como si fuera una base de datos tradicional.

Módulo 7: Visualización de Alto Rendimiento con DirectLake (1 Sesión, 2 horas)

Conexión de Power BI a OneLake. Aprenderemos cómo DirectLake permite analizar millones de filas sin necesidad de importar datos ni esperar tiempos de actualización.

Módulo 8: Gobernanza, Seguridad y Control de Costos (1 Sesión, 2 horas)

Configuración de seguridad a nivel de fila (RLS) y monitorización del consumo de la capacidad para evitar exceder el presupuesto.

Módulo 9: Taller Integrador: Del Excel a la Acción (2 Sesiones, 4 horas)

Proyecto final práctico. Migración de un proceso manual a Fabric e introducción a Data Activator para disparar alertas automáticas en Teams cuando una métrica cambie.