Héctor Vicente Delgado
Consultor / Data Analyst en Devoteam / Microsoft Certified x5 (PL100 | PL300 | PL900 | AZ900 | DP600)
Valladolid, Spain
Actions
Un historiador del Arte reconvertido al mundo de los datos que trabaja con tecnología Microsoft y disfruta creando comunidad.
Area of Expertise
Topics
Microsoft Fabric, de la A a la Z.
En esta sesión realizaremos una introducción completa a Microsoft Fabric, una de las plataformas más relevantes dentro del ecosistema moderno de datos y analítica. El objetivo es ofrecer una visión clara, estructurada y accesible para personas que no conocen la herramienta o están dando sus primeros pasos en este mundo.
A lo largo de la charla recorreremos las principales piezas que componen Microsoft Fabric, entendiendo cómo se conectan entre sí y qué papel juega cada una dentro del ciclo de vida del dato, desde la ingesta y el almacenamiento hasta la transformación, el modelado y la visualización. Veremos conceptos como Lakehouse, Data Warehouse, pipelines, notebooks o modelos semánticos, siempre desde una perspectiva práctica y orientada a comprender “qué problema resuelve cada cosa”.
Además, analizaremos las ventajas que aporta este enfoque unificado frente a arquitecturas tradicionales, y cómo simplifica el trabajo de perfiles técnicos y analíticos dentro de las organizaciones.
No es una sesión avanzada ni técnica en profundidad, sino una guía clara para entender el “mapa completo” de Microsoft Fabric y descubrir las posibilidades que ofrece para el futuro profesional en el mundo del dato.
Descubre Microsoft Fabric. Primeros pasos
Microsoft Fabric es la apuesta de Microsoft por unificar, en una sola plataforma, todo el ciclo del dato: desde la ingesta y preparación, hasta el análisis y la visualización.
En esta sesión haremos un recorrido práctico y conceptual para entender:
Qué es exactamente Microsoft Fabric y por qué nace.
Qué problemas viene a resolver frente a arquitecturas tradicionales.
Cómo se organiza su ecosistema (OneLake, Data Factory, Data Engineering, Power BI, Real-Time Intelligence, etc.).
Cuáles son los principales casos de uso y escenarios habituales.
Por dónde empezar y cómo dar los primeros pasos en un entorno real.
Es una charla pensada para perfiles técnicos y de negocio que quieran iniciarse en Fabric, comprender su filosofía y adquirir una visión clara de cómo diseñar soluciones analíticas modernas de forma más simple, gobernada y eficiente.
No es una sesión avanzada: es el punto de partida para empezar a trabajar con Fabric con criterio y confianza.
¿Psicología y Power BI? Mejora tus dashboards con los atributos preatentivos y principios de Gestalt
En estos momentos el ritmo frenético, junto a la excesiva información y estímulos, dificultan que “paremos” un minuto a analizar un gráfico o interpretemos unos datos.
En su libro “Pensar rápido, pensar despacio” Daniel Khaneman (psicólogo especializado en la toma de decisiones) nos muestra como nuestro pensamiento rápido es la forma más eficiente de interpretar el aluvión de información a costa de tener sesgos y depender de nuestras emociones. Pero hay una forma de pensar más eficaz, nuestro pensamiento analítico y consciente (pensamiento lento), capaz de aprender y encontrar sentido a problemas complejos.
En esta sesión hablaremos de cómo evitar sobrecargar al pensamiento lento y caer en la pereza cognitiva (lo que dispara nuestro pensamiento rápido para lidiar con el problema). Héctor Vicente Delgado y Adrián Alvarez Molina hablaremos de conceptos que un buen analista de datos debe conocer para facilitar que los usuarios de los dashboards/cuadros de mando de Power BI y ejemplos de aplicación
Enseñaremos mediante ejemplos
1) Cómo aprovechar los “atajos mentales” del pensamiento rápido
2) Reducir la sobrecarga del pensamiento lento ayudándolo
2.1) Enfocarse gracias a los atributos preatentivos
2.2) Reduciendo el ruido o fatiga mental gracias a los
principios de Gestalt
Please note that Sessionize is not responsible for the accuracy or validity of the data provided by speakers. If you suspect this profile to be fake or spam, please let us know.
Jump to top