Curso DP-700 Fabric Data Engineer

Descripción del curso

Este curso de ingeniería de datos con Microsoft Fabric está dirigido a profesionales que diseñan e implementan soluciones de datos. Con módulos prácticos y laboratorios oficiales, aprenderás a ingestar datos, transformar con PySpark y KQL, diseñar arquitecturas Lakehouse y Data Warehouse, y crear flujos en tiempo real. Dominarás además la gobernanza del dato, la monitorización, la optimización y la integración continua en entornos productivos. Ideal para preparar el examen DP‑700 (Fabric Data Engineer Associate), con un enfoque técnico, casos reales y guía paso a paso para su implantación en entornos empresariales.

Objetivos del curso

→Preparar al alumno para el examen DP-700 y la credencial Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate conforme a las aptitudes medidas en julio de 2026
→Dominar el ciclo completo de ingeniería de datos sobre Microsoft Fabric: configuración del entorno, ingesta, transformación, supervisión y optimización
→Adquirir criterio para seleccionar la herramienta adecuada en cada escenario entre Dataflow Gen2, canalizaciones, cuadernos y consultas KQL o T-SQL
→Diseñar patrones de carga por lotes y en streaming aplicables a entornos empresariales
→Implementar la seguridad y el gobierno de la plataforma en todos sus niveles de granularidad
→Gestionar el ciclo de vida de los desarrollos mediante control de versiones y canalizaciones de implementación
→Desarrollar capacidad de diagnóstico y resolución de errores sobre los componentes de Fabric
→Aplicar criterios de optimización de rendimiento sobre tablas, canalizaciones, almacenes y consultas

Qué aprenderás con Implement data engineering solutions using Microsoft Fabric (DP-700)

✓A configurar los ajustes de área de trabajo de Fabric: Spark, dominio, OneLake y Apache Airflow
✓A implementar control de versiones, proyectos de base de datos y canalizaciones de implementación
✓A aplicar controles de acceso a nivel de área de trabajo, elemento, fila, columna, objeto y carpeta
✓A implementar enmascaramiento dinámico de datos, etiquetas de confidencialidad y seguridad de OneLake
✓A elegir entre Dataflow Gen2, canalización y cuaderno según el escenario
✓A diseñar cargas completas e incrementales y preparar datos para un modelo dimensional
✓A crear y gestionar accesos directos de OneLake e implementar creación de reflejo
✓A transformar datos con PySpark, SQL y KQL, incluyendo desnormalización y agregación
✓A procesar datos en streaming con Eventstreams, Spark Structured Streaming y KQL
✓A supervisar la ingesta, la transformación y la actualización de modelos semánticos
✓A identificar y resolver errores de canalizaciones, cuadernos, Eventhouse, Eventstream y T-SQL
✓A optimizar tablas de lakehouse, canalizaciones, almacenes, Eventstreams y rendimiento de Spark

Dirigido a — perfiles recomendados

→Ingenieros de datos
→Perfiles de ETL y integración de datos
→Arquitectos de datos y analytics engineers
→Administradores de plataformas de datos
→Desarrolladores que trabajan con Microsoft Fabric
→Candidatos al examen DP-700

Nivel de experiencia requerido

·Experiencia previa en extracción, transformación y carga de datos, y manejo de SQL. Se recomienda familiaridad con PySpark y nociones de KQL. Conocimientos equivalentes al DP-900 resultan de ayuda.

Temario del curso Implement data engineering solutions using Microsoft Fabric (DP-700)

3 módulos

Módulo 01. Implementar y administrar una solución de análisis

·Configurar los ajustes de área de trabajo de Spark
·Configurar los ajustes de área de trabajo de dominio
·Configurar los ajustes de área de trabajo de OneLake
·Configurar los ajustes de área de trabajo de Apache Airflow
·Configurar el control de versiones
·Implementar proyectos de base de datos
·Crear y configurar canalizaciones de implementación
·Implementar controles de acceso a nivel de área de trabajo
·Implementar controles de acceso a nivel de elemento
·Implementar controles de acceso a nivel de fila, columna, objeto y carpeta o archivo
·Implementar enmascaramiento dinámico de datos
·Aplicar etiquetas de confidencialidad a los elementos
·Aprobar elementos
·Implementar y utilizar los registros de auditoría de Microsoft Fabric
·Configurar e implementar la seguridad de OneLake
·Elegir entre Dataflow Gen2, canalización y cuaderno
·Diseñar e implementar programaciones y desencadenadores basados en eventos
·Implementar patrones de orquestación con cuadernos y canalizaciones, incluidos parámetros y expresiones dinámicas

Módulo 02. Ingerir y transformar datos

·Diseñar e implementar cargas de datos completas e incrementales
·Preparar los datos para su carga en un modelo dimensional
·Diseñar e implementar un patrón de carga para datos en streaming
·Elegir el almacén de datos adecuado
·Elegir entre Dataflows Gen2, cuadernos, KQL y T-SQL para la transformación de datos
·Crear y administrar accesos directos de OneLake
·Implementar la creación de reflejo
·Ingerir datos mediante canalizaciones
·Transformar datos con PySpark, SQL y KQL
·Desnormalizar datos
·Agrupar y agregar datos
·Gestionar datos duplicados, ausentes y de llegada tardía
·Elegir el motor de streaming adecuado
·Elegir entre tablas nativas y accesos directos de OneLake en Real-Time Intelligence
·Elegir entre la aceleración de consultas para accesos directos de OneLake y los accesos directos estándar
·Procesar datos mediante Eventstreams
·Procesar datos mediante Spark Structured Streaming
·Procesar datos mediante KQL
·Crear funciones de ventana

Módulo 03. Supervisar y optimizar una solución de análisis

·Supervisar la ingesta de datos
·Supervisar la transformación de datos
·Supervisar la actualización del modelo semántico
·Configurar alertas
·Identificar y resolver errores de canalizaciones
·Identificar y resolver errores de Dataflow Gen2
·Identificar y resolver errores de cuadernos
·Identificar y resolver errores de Eventhouse
·Identificar y resolver errores de Eventstream
·Identificar y resolver errores de T-SQL
·Identificar y resolver errores de accesos directos de OneLake
·Optimizar una tabla de lakehouse
·Optimizar una canalización
·Optimizar un almacén de datos
·Optimizar Eventstreams y Eventhouses
·Optimizar el rendimiento de Spark
·Optimizar el rendimiento de las consultas

Información del examen

Explora las opciones de certificación. Debajo se indican los parámetros técnicos de este examen:

Formato del examen

Certificación: Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate (DP-700). Formato: preguntas de opción múltiple, arrastrar y soltar y casos prácticos. Se realiza a través de Pearson VUE. Aptitudes medidas actualizadas el 21 de julio de 2026. Lenguajes evaluados: SQL, PySpark y KQL.

Criterio de aprobación

Se requiere una puntuación mínima de 700 sobre 1000. Áreas evaluadas y peso: implementar y administrar una solución de análisis 30-35 %, ingerir y transformar datos 30-35 %, supervisar y optimizar una solución de análisis 30-35 %.

¿Quieres el examen oficial? Nos encargamos de reservarlo por ti. Solicita información

Implanta tu proyecto con el respaldo de un experto. Acompañamos a tu equipo durante todo el proceso para diseñar la arquitectura, resolver incidencias y garantizar una implantación segura, eficiente y sin bloqueos.

Contactar con un asesor Ver servicios para empresas

Preguntas frecuentes sobre Implement data engineering solutions using Microsoft Fabric (DP-700)

¿Qué certificación se obtiene con el curso DP-700?

El curso prepara para el examen DP-700, que otorga la credencial Microsoft Certified: Fabric Data Engineer Associate. El examen se realiza aparte, a través de Pearson VUE.

¿Cuánto dura el curso DP-700 en Nextraining?

El curso DP-700 tiene 20 horas lectivas en directo con formador, repartidas en cuatro sesiones de 15:00 a 20:00. También se imparte a medida para empresas.

¿El curso DP-700 es bonificable por FUNDAE?

Sí. El curso DP-700 es bonificable para empresas con trabajadores en régimen general de la Seguridad Social, hasta 260 euros por participante. Nextraining tramita el expediente ante FUNDAE sin coste añadido.

¿Qué diferencia hay entre el DP-700 y el DP-600?

El DP-700 se centra en ingeniería de datos: ingesta, transformación, orquestación y optimización sobre Microsoft Fabric. El DP-600 se orienta al análisis y al modelado semántico dentro de la misma plataforma.

¿El DP-700 sustituye al DP-203?

Sí. El DP-203 de ingeniería de datos en Azure fue retirado y el DP-700 es la certificación de ingeniería de datos vigente en el ecosistema Microsoft Fabric.

¿Qué lenguajes necesito conocer para el DP-700?

El examen DP-700 evalúa la manipulación y transformación de datos con SQL, PySpark y KQL. Conviene llegar al curso con soltura en SQL y nociones de Python.

¿Qué conocimientos previos necesito para hacer el DP-700?

Se requiere experiencia previa en procesos de extracción, transformación y carga de datos. No es un curso de iniciación a la ingeniería de datos ni a Microsoft Fabric.

¿El temario del DP-700 está actualizado a la última versión del examen?

Sí. El temario sigue las aptitudes medidas publicadas por Microsoft el 21 de julio de 2026, que incluyen la seguridad de OneLake, los registros de auditoría de Fabric y Apache Airflow.

Implement data engineering solutions using Microsoft Fabric (DP-700)