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Curso gratuito

Datos en tiempo real con Fabric

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Regístrate y obtén acceso gratuito al curso, aprende a construir y operacionalizar soluciones de analítica en tiempo real con Microsoft Fabric.

  • Ingiere, procesa y visualiza datos en streaming

  • Domina Eventstream, Eventhouse y KQL

  • Crea dashboards en tiempo real y alertas con Activator

  • No necesitas experiencia previa en datos

El curso estará disponible el 29 de Julio de 2026.

8 Días
15 Hrs
18 Mins
42 Segs

Construye soluciones de analítica en tiempo real con Microsoft Fabric

Un curso de ritmo acelerado, enfocado en el ámbito empresarial, diseñado para ayudar a los profesionales de datos a construir y operacionalizar soluciones de analítica en tiempo real utilizando Microsoft Fabric.

A través de ejercicios prácticos y escenarios del mundo real, aprenderás a ingerir, procesar, analizar y visualizar datos en streaming utilizando la plataforma de datos integrada de Fabric.

El curso cubre arquitecturas orientadas a eventos, pipelines en tiempo real, activación de datos, monitoreo, gobernanza y mejores prácticas para generar información accionable a partir de datos de negocio generados continuamente.

Currícula del programa

square_foot Perfil de ingreso

El curso está diseñado para una audiencia abierta y curiosa:

  • Personas de negocio, analistas junior, estudiantes, profesionales de áreas administrativas o de operaciones.
  • Profesionales de datos principiantes que ya usan Excel o Power BI y quieren dar el salto conceptual hacia los datos en streaming.
  • Cualquier persona con inquietud por el análisis de información.

school Perfil de egreso

Al finalizar el curso, el estudiante será capaz de:

  • Explicar con sus propias palabras la diferencia entre procesamiento por lotes (batch) y procesamiento en flujo (streaming) y reconocer casos de uso reales donde el tiempo real es indispensable.
  • Identificar los componentes clave de Real-Time Intelligence en Fabric: Real-Time hub, Eventstream, Eventhouse, base de datos KQL, Real-Time Dashboard y Activator, y describir qué rol cumple cada uno en el recorrido del dato.
  • Seguir y comprender un flujo de datos completo, desde una fuente, pasando por su ingesta con un eventstream, hasta su almacenamiento y consulta.
  • Leer e interpretar consultas básicas en KQL.
  • Explorar y entender un dashboard básico en Fabric y comprender cómo se configura una alerta automática (Activator) que reacciona cuando un dato cruza un umbral.

checklist Requisitos previos

Para aprovechar la parte práctica conviene prever, antes de iniciar:

  • Un navegador web actualizado (Edge o Chrome), ya que Fabric es una solución 100% en la nube (SaaS).
  • Una cuenta de Microsoft Fabric / Power BI, idealmente con una capacidad de prueba (trial) activada o una licencia proporcionada por la organización.
  • Permisos adecuados: para el laboratorio de tableros conviene que un administrador haya habilitado previamente en el Admin portal la opción "Users can create Real-Time Dashboards", ya que es un ajuste a nivel de tenant.

list_alt Temario del curso

Módulo 0 - Fundamentos
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  • Bienvenida al curso
  • Presentación del instructor
  • Perfil de ingreso
Módulo 1 - Fundamentos del streaming
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  • Procesamiento por lotes: definición y características
  • Procesamiento en streaming: definición y características
  • Diferencias clave entre batch y streaming
  • Breve historia del streaming (Paper Stanford 2002, Apache Kafka 2011)
  • Los tres componentes del stream: fuente, transformación y destino
  • Concepto de data in motion
  • Casos de uso reales: detección de fraude, operaciones bursátiles, actividad de clientes, monitoreo de logs
Módulo 2 - El ecosistema Fabric
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  • Qué es Microsoft Fabric (enfocado al modelo SaaS)
  • Real-Time Intelligence como carga de trabajo dedicada
  • Real-Time hub: función y característica de único por tenant
  • Pestañas del Real-Time hub (All data streams, My data streams, Data sources, Microsoft sources, Fabric events, Azure events)
  • Conectores disponibles (Kafka, CDC, AWS, GCP, Azure Event Hubs, IoT hubs)
  • Eventstream: rol dentro del ecosistema
  • Eventhouse: concepto de contenedor
  • Base de datos KQL: motor de almacenamiento (sucesor de Azure Data Explorer)
  • Destinos y consumo: Activator, Real-Time Dashboard, Power BI
Módulo 3 - Ingesta y consulta de datos
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  • Creación de un eventstream y conexión a fuente
  • Configuración de retención de datos (1 día por defecto)
  • Niveles de throughput (Low, Medium, High)
  • Activar/desactivar eventstreams
  • Eventhouse: páginas System overview y Databases
  • Concepto de minimum consumption
  • Interfaz de la base de datos KQL (tablas, vista previa, shortcuts, vistas materializadas, funciones)
  • Operadores KQL: count, take / limit, project, summarize, top
  • Columnas calculadas y función countif
  • Operador project-rename
  • SQL vs. KQL (uso del operador explain para traducir)
Módulo 4 - Visualización
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  • KQL queryset: visualización básica en la vista de consulta (render de gráficos)
  • Real-Time Dashboard: concepto de tiles y páginas
  • Habilitar la función en el Admin portal
  • Configuración de un tile (consulta KQL, visual, formato)
  • Configuración de auto refresh
  • Integración con Power BI (crear reporte desde el KQL queryset)
  • Modos de almacenamiento: Import vs. DirectQuery
  • Activator: concepto, caso de uso y componentes (eventos, objetos, triggers, propiedades)
  • Estructura trigger–condición–acción
  • Configuración de una alerta (operador, valor umbral, tipo de acción, destinatarios)
  • Tipos de acción: correo, Microsoft Teams, Fabric item, Power Automate

list_alt Instructora del curso

Carla Vanesa Mamani Chávez

Microsoft MVP | GitHub Campus Expert | Azure Expert @Código Facilito

Es originaria de Bolivia y recientemente fue reconocida como Microsoft MVP en AI Services y Business Application por segundo año consecutivo. Además, es Women Tech Makers, GitHub Campus Expert y Lead Local 2023 del NASA Space Apps Challenge.

@CarlaMamaniCha1

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