Apache Spark Programming with Databricks - Spanish

Este es un curso introductorio que sirve como un punto de entrada adecuado para aprender Apache Spark Programming with Databricks.

A continuación, describimos cada uno de los cuatro módulos de cuatro horas incluidos en este curso.

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.

Introduction to Apache Spark

Este curso, diseñado para principiantes, cubre los fundamentos de Apache Spark para el procesamiento de datos a gran escala. Explorarás la arquitectura distribuida de Spark, dominarás la API de DataFrame y aprenderás a leer, escribir y procesar datos usando Python. A través de ejercicios prácticos, desarrollarás las habilidades necesarias para ejecutar transformaciones y acciones de Spark de manera eficiente.

Developing Applications with Apache Spark

Domina el procesamiento de datos escalable con Apache Spark en este curso. Aprende a construir Pipelines ETL eficientes, realizar analíticas avanzadas y optimizar transformaciones de datos distribuidas utilizando la DataFrame API de Spark. Explora agrupaciones, agregaciones, joins, operaciones de conjuntos y funciones de ventana. Trabaja con tipos de datos complejos como arrays, maps y structs mientras aplicas las mejores prácticas para la optimización del rendimiento.

Stream Processing and Analysis with Apache Spark

Este curso guía a los estudiantes sobre cómo desarrollar aplicaciones de procesamiento de transmisión escalables y tolerantes a fallos utilizando la API de Spark Structured Streaming en Databricks.

Monitoring and Optimizing Apache Spark Workloads on Databricks

Este curso cubre los componentes principales de la Plataforma de Databricks y Apache Spark con Delta Lake, con enfoque en la arquitectura Lakehouse, Unity Catalog y técnicas de Gestión de datos como Transacciones ACID y mantenimiento de tablas. Además, enseña a los estudiantes cómo optimizar el rendimiento de las consultas mediante particionamiento, shuffles y herramientas de ajuste, al mismo tiempo que utilizan el Spark UI para monitorear aplicaciones y resolver cuellos de botella.

Languages Available: English | 日本語 | 한국어

Skill Level

Associate

Duration

16h

Prerequisites

• Conocimientos básicos de programación

• Familiaridad con Python

• Comprensión básica de consultas SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY)

• Familiaridad con conceptos de procesamiento de datos

Outline

Introduction to Apache Spark

• Arquitectura de Apache Spark Runtime

• Spark DataFrames and SQL

• Fundamentos de Programación de Sistemas Distribuidos

• ETL con la DataFrame API

Developing Applications with Apache Spark

• Conceptos básicos de la API de DataFrame

• Agrupación y agregación de datos

• Operaciones relacionales de DataFrame

• Trabajando con datos complejos

Stream Processing and Analysis with Apache Spark

• Introducción al procesamiento de transmisión

• Spark Structured Streaming

• Agregaciones de transmisión, ventanas y marcas de agua

• Modo en tiempo real

Monitoring and Optimizing Apache Spark Workloads on Databricks

• Apache Spark and Databricks

• Uso de Apache Spark con Delta Lake

• Optimizando Apache Spark

Inscripción a clases públicas

Si su empresa ha adquirido créditos de servicio (Success Credits) o cuenta con una suscripción de aprendizaje, por favor complete el formulario de Solicitud de Capacitación. De lo contrario, puede registrarse a continuación.

Registro de clientes Registro de socios

Solicitud de clase privada

Si su empresa está interesada en capacitación privada, envíe una solicitud.

Solicitar Entrenamiento Privado

Ver todas nuestras opciones de inscripción

Registration options

Databricks ofrece modalidades de aprendizaje para acompañarlo en todo su recorrido.

A tu propio ritmo

Rutas de aprendizaje personalizadas para roles y trayectorias profesionales de datos, analítica e IA, con videos a pedido.

Regístrese ahora

Instruido por expertos

Cursos públicos y privados impartidos por instructores expertos en sesiones de medio día o dos días.

Regístrese ahora

Aprendizaje combinado (Blended Learning)

Sesiones semanales dirigidas por un instructor, junto con opciones a tu propio ritmo, para todos los estilos de aprendizaje, optimizando la finalización y la retención del conocimiento. Visite la pestaña “Catálogo de suscripciones” para comprar.

Comprar ahora

Skills@Scale

Oferta de capacitación integral para clientes a gran escala que incluye elementos para todos los estilos de aprendizaje. Consulte con su ejecutivo de cuenta para obtener más detalles.

Próximas clases públicas

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.

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

Databricks Data Privacy - Spanish

Este contenido proporciona una guía completa para gestionar la privacidad de los datos dentro de Databricks. Cubre temas clave como la arquitectura de Delta Lake, el aislamiento de datos por región, el cumplimiento de GDPR/CCPA y el uso de Change Data Feed (CDF). A través de demostraciones prácticas y laboratorios hands-on, los participantes aprenden a utilizar las funciones de Unity Catalog para proteger datos sensibles y garantizar el cumplimiento, lo que les permite salvaguardar la Integridad de los datos de manera efectiva.

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

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.