Master data integration and AI solutions using Azure Databricks with Microsoft Fabric, enabling faster insights through Unity Catalog, optimized data engineering, and seamless Power BI analytics.
- Introducción a Azure Databricks y Microsoft Fabric
Visión general de Azure Databricks
Introducción a Microsoft Fabric y su integración con Databricks
Beneficios de usar Databricks y Fabric para ingeniería de datos e inteligencia artificial
- Configuración de su entorno Lakehouse
Creación y configuración de un espacio de trabajo en Azure Databricks
Introducción a Unity Catalog para la gobernanza y gestión de datos
Conectando Microsoft Fabric con su Lakehouse
- Ingeniería de Datos con Azure Databricks
Procesos ETL usando Azure Databricks
Optimización de pipelines de datos para rendimiento y escalabilidad
Transformación y preparación de datos usando Spark
- Aprovechamiento de Unity Catalog para Gobernanza de Datos
Configuración y gestión de permisos de datos con Unity Catalog
Implementación de linaje de datos y registro de auditoría
Mejores prácticas para la gestión del catálogo
- Implementación de Soluciones de IA en Databricks
Introducción a los flujos de trabajo de aprendizaje automático en Databricks
Entrenamiento y despliegue de modelos en un entorno colaborativo
Uso de MLflow para la gestión de modelos
- Integración de Microsoft Fabric con Soluciones de IA y Datos
Construcción de flujos de datos fluidos entre Fabrics y Databricks
Uso de conectores y flujos de datos para procesamiento de datos en tiempo real
Potenciación de capacidades de IA con las herramientas analíticas integradas de Microsoft Fabric
- Power BI y Visualización de Datos
Integración de Power BI con Azure Databricks para analítica
Creación de paneles interactivos e informes
Compartición de insights y colaboración con interesados
- Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas
Casos prácticos del mundo real para Databricks y Microsoft Fabric
Mejores prácticas para lograr insights rápidos y entregar valor
- Optimización del Rendimiento y Mejores Prácticas
Optimización de cargas de trabajo para costo y eficiencia
Monitoreo y mantenimiento del rendimiento en su entorno Lakehouse
Estrategias para escalar sus soluciones de datos e IA
- Proyecto Final
Diseño e implementación de una solución de datos integral utilizando Azure Databricks y Microsoft Fabric
Presentación de su proyecto y derivación de insights de las soluciones implementadas
- Revisión del Curso y Próximos Pasos
Recapitulación de los conceptos clave y habilidades adquiridas
Exploración de temas avanzados y oportunidades de aprendizaje adicional
Sesión de preguntas y respuestas y recopilación de feedback
