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AI/BI for Data Analysts - Spanish

Este curso enseña a los analistas de datos a diseñar, crear, publicar y operar AI/BI Dashboards en Databricks. Los AI/BI Dashboards combinan datos gobernados por Unity Catalog con visualizaciones interactivas, filtros e integración con Genie, para que los usuarios de negocio puedan explorar respuestas sin escribir código.


El curso sigue una única implementación de extremo a extremo. Comienzas con tablas de origen en Unity Catalog y terminas con un dashboard de varias páginas publicado y supervisado. En el camino, aprenderás cómo los dashboards encajan en la familia de productos AI/BI de Databricks y dónde intervienen Genie, los conjuntos de datos, las visualizaciones y los filtros dentro del flujo de trabajo.


El contenido abarca:

• Los fundamentos de los AI/BI Dashboards y su relación con Genie y el resto de la plataforma Databricks.

• La exploración de los datos de origen en Unity Catalog y el diseño de conjuntos de datos reutilizables para dashboards con SQL.

• La creación de visualizaciones (KPIs, tendencias, desgloses) y el diseño de un dashboard de varias páginas bien estructurado.

• El uso de Genie Code para generar SQL, gráficos y filtros a partir de prompts en lenguaje natural.

• La incorporación de filtros para que los dashboards sean interactivos y respondan a las preguntas de quienes los consultan.

• La publicación, el uso compartido y la gestión de permisos para que las personas adecuadas puedan ver y editar el dashboard.

• La ejecución del dashboard en producción con actualización programada, almacenamiento en caché y supervisión del uso.


Nota: Databricks Academy está pasando a un formato basado en cuadernos para las sesiones presenciales en el entorno de Databricks, dejando de utilizar presentaciones de diapositivas para las clases. Puedes acceder a los cuadernos de las clases en el entorno de laboratorio de Vocareum.


Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어 | Español | française

Skill Level
Associate
Duration
4h
Prerequisites

El contenido fue desarrollado para participantes con estas habilidades/conocimientos/capacidades:

• Familiaridad básica con el workspace de Databricks. Sabes navegar por la interfaz del workspace, abrir y usar notebooks, y asociar un SQL warehouse u otro recurso de cómputo.

• Familiaridad básica con Unity Catalog. Comprendes el espacio de nombres de tres niveles (catálogo, esquema, tabla) y puedes encontrar una tabla en el explorador de catálogos.

• Conocimiento práctico de SQL, incluidos los joins. Puedes leer y escribir instrucciones SELECT con WHERE, GROUP BY y agregaciones, y unir dos tablas mediante una clave común.

Outline

• Demo: OBLIGATORIA - Configuración y exploración de datos

• Introducción a AIBI Dashboards

• Demo: Diseño de conjuntos de datos para dashboards

• Demo: Visualizaciones de la página 1 - KPI y tendencias anuales

• Demo: Visualizaciones de la página 1 - desglose por provincia

• Laboratorio: crear un dashboard - datos de NYC Taxi

• Demo: Genie Code para dashboards - creación de la página 2

• Demo: añadir filtros a tu dashboard

• Demo: publicar y compartir tu dashboard

• Demo: ejecutar tu dashboard en producción

• Resumen y próximos pasos

• Laboratorio: ampliar y compartir tu dashboard de taxis

• Apéndice A: Bonificación - descripción general del almacenamiento en caché del dashboard

• Apéndice B - Bonificación - vistas de métricas locales

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Data Engineer

Databricks Performance Optimization - Spanish

Databricks Performance Optimization enseña a los ingenieros y analistas de datos cómo diagnosticar, medir y corregir cuellos de botella de rendimiento en la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks, y cómo vincular las mejoras de rendimiento con los costos. El curso sigue un Flujo de trabajo que prioriza la medición y la plataforma: se permite que las optimizaciones automáticas de la plataforma realicen el trabajo pesado, se verifica lo que se aplicó mediante Query Profile y las tablas del sistema, y luego se ajusta manualmente donde sea necesario.

Los participantes construyen una base para medir el rendimiento con Query Profile, Performance Insights y las tablas del sistema del historial de consultas. A partir de ahí, exploran técnicas clave de optimización, entre ellas el diseño de datos y las tablas administradas con autoajuste, liquid clustering, el almacenamiento en caché y los resultados intermedios, el shuffle, el skew, el spill, las explosiones de filas, el rendimiento del driver, los Python UDFs, el serverless compute, Photon y la atribución de costos.

A lo largo del curso, los participantes analizan consultas deliberadamente lentas sobre datos sintéticos de comercio minorista y observan cómo las distintas técnicas de optimización afectan el rendimiento. Utilizan evidencia como la poda de archivos, el tiempo de ejecución de tareas, la cobertura de Photon y los costos para evaluar las mejoras. Dos laboratorios basados en escenarios refuerzan el Flujo de trabajo de optimización desde el diagnóstico hasta la validación.

Nota: Databricks Academy está pasando a un formato basado en cuadernos para las sesiones presenciales en el entorno de Databricks, dejando de utilizar presentaciones de diapositivas para las clases. Puedes acceder a los cuadernos de las clases en el entorno de laboratorio de Vocareum.

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Paid
4h
Lab
instructor-led
Professional

Building Reliable Conversational Agents with Genie - Spanish

Este curso le enseña a diseñar, crear y mantener un Databricks Genie Space, una interfaz de lenguaje natural que permite a los usuarios de negocio formular preguntas sobre datos gobernados y obtener respuestas basadas en SQL sin necesidad de escribir código.

Aprenderá cómo se integra Genie en la familia de productos de IA/BI de Databricks y cómo traduce el lenguaje natural en consultas SQL fiables. El curso se centra en los aspectos clave para crear un Genie Space que ofrezca resultados precisos, coherentes y dignos de confianza.

Seguirá un flujo de trabajo integral, desde la comprensión de los datos de origen y la definición de puntos de referencia hasta la configuración y el perfeccionamiento de un Genie Space, utilizando el conjunto completo de herramientas de curación del Knowledge Store. Estas herramientas incluyen metadatos, sinónimos, coincidencia de prompts, lógica SQL, ejemplos de consultas e instrucciones de texto.

También aprenderá a compartir Genie Spaces con usuarios de negocio a través de Databricks One, a comprender cómo se aplica automáticamente la gobernanza de Unity Catalog y a utilizar la supervisión y los comentarios de los usuarios para mejorar continuamente la calidad a lo largo del tiempo.

Al finalizar el curso, será capaz de crear y gestionar un Genie Space listo para producción que ofrezca análisis conversacionales de autoservicio y gobernados a gran escala.

Nota: Databricks Academy está pasando a un formato basado en cuadernos para las sesiones presenciales en el entorno de Databricks, dejando de utilizar presentaciones de diapositivas para las clases. Puedes acceder a los cuadernos de las clases en el entorno de laboratorio de Vocareum.

Paid
4h
Lab
instructor-led
Associate

¿Preguntas?

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