Architecting Data Warehouses for Large-Scale Deployments - Spanish

Este curso aborda la optimización del rendimiento, el control de costos y la seguridad para implementaciones de data warehousing a gran escala.

Este curso está dirigido a profesionales de data warehousing responsables de gestionar entornos de Databricks que dan servicio a cientos o miles de usuarios en múltiples unidades de negocio. Adquirirá las habilidades necesarias para escalar de forma eficiente las operaciones de data warehousing, manteniendo un alto rendimiento, la rentabilidad y el cumplimiento de los estándares de seguridad.

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 | française

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

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

• Dominio de SQL

• Experiencia en data warehousing o en arquitectura o gestión de plataformas de datos

• Experiencia y conocimientos generales de la nube

Outline

Ingesta y almacenamiento de datos eficientes

• Introducción a la arquitectura de datos a escala

• Ingesta en el data warehouse a escala

• Demostración: Ingesta y transformación a escala con Lakeflow

• Laboratorio: Ingesta y transformación con Lakeflow

• Lakehouse Federation y Foreign Catalogs

Estrategia de varios workspaces

• Descripción general de cuentas y workspaces de Databricks

• Diseño de arquitectura para varios workspaces

• Diseño de Unity Catalog para entornos de gran escala

• Uso compartido de datos en entornos de gran escala

Seguridad y gobernanza del workspace

• Seguridad empresarial del data warehouse

• Protección de datos con Unity Catalog

• Demostración: Implementación de FGAC en UC

• Laboratorio: Aplicación de gobernanza a escala con ABAC

Identidad y administración

• Identidades de Databricks

• Implementación de soluciones de Databricks en la empresa

• Demostración: Implementación de soluciones con DABs y GitOps

• Auditoría y monitoreo de Databricks

Inscripción a clases públicas

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Próximas clases públicas

Building ETL Pipelines with SQL - Spanish

Este curso enseña a crear pipelines ETL listos para producción utilizando exclusivamente SQL en la Databricks Data Intelligence Platform. Los participantes aprenden Streaming Tables con Auto Loader para la ingesta incremental, Materialized Views con actualización incremental para las transformaciones de Silver a Gold, AUTO CDC (FLOW AUTO CDC) para la gestión declarativa de dimensiones SCD Type 1 y Type 2, y Lakeflow Jobs con tareas SQL File para la orquestación en producción. El curso recorre un conjunto de datos retail realista a través de la arquitectura de medallón (Bronze → Silver → Gold).

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.

Data Analysis with Databricks - Spanish

Este curso ofrece una introducción completa a Databricks SQL. Los alumnos aprenderán a importar datos, escribir consultas, crear visualizaciones y paneles de control, y configurar alertas. Este curso te preparará para presentarte al examen de Certificación de Analista de Datos Asociado de Databricks.

Este curso consta de dos módulos de cuatro horas de duración.

SQL Analytics on Databricks

En este curso, aprenderá cómo usar Databricks de manera efectiva para el análisis de datos, con un enfoque específico en Databricks SQL. Como analista de datos Databricks, sus responsabilidades incluirán encontrar datos relevantes, analizarlo para aplicaciones potenciales y transformarlo en formatos que proporcionen valiosas perspectivas comerciales.

También comprenderá su papel en la gestión de objetos de datos y cómo manipularlos dentro de la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks, utilizando herramientas como Notebooks, SQL Editor y Databricks SQL.

Además, aprenderá sobre la importancia de Unity Catalog en la gestión de activos de datos y la plataforma en general. Finalmente, el curso proporcionará una descripción general de cómo Databricks facilita la optimización del rendimiento y le enseñará cómo acceder a Query Insights para comprender los procesos que ocurren detrás de escena al ejecutar análisis de SQL en Databricks.

AI/BI for Data Analysts

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.

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Data Ingestion with Lakeflow Connect - Spanish

Este curso proporciona una introducción completa a Lakeflow Connect, una solución escalable y simplificada para ingerir datos en Databricks desde una amplia gama de fuentes. Comenzará explorando los diferentes tipos de conectores de Lakeflow Connect (estándar y administrados) y aprenderá varias técnicas de ingesta de datos, incluida la ingesta Batch, Batch incremental y transmisión. También revisará los beneficios clave de usar tablas Delta y la arquitectura Medallion.

A continuación, desarrollará habilidades prácticas para ingerir datos del almacenamiento de objetos en la nube mediante los conectores estándar de Lakeflow Connect. Esto incluye trabajar con métodos como CREATE TABLE AS SELECT (CTAS), COPY INTO y Auto Loader, con énfasis en los beneficios y consideraciones de cada enfoque. También aprenderá a anexar columnas de metadatos a las tablas de nivel bronce durante la ingesta en el Databricks Data Intelligence Platform. A continuación, el curso cubre cómo controlar los registros que no coinciden con el esquema de la tabla mediante la columna de datos rescatados, junto con estrategias para administrar y analizar estos datos. También explorará técnicas para ingerir y aplanar datos JSON semiestructurados.

A continuación, explorará cómo realizar la ingesta de datos de nivel empresarial mediante los conectores administrados de Lakeflow Connect para incorporar datos de bases de datos y aplicaciones de software como servicio (SaaS). El curso también presenta Partner Connect como una opción para integrar herramientas de socios en sus flujos de trabajo de ingesta.

Finalmente, el curso concluye con estrategias de ingesta alternativas, que incluyen operaciones MERGE INTO y aprovechar el Databricks Marketplace, equipándolo con una base sólida para respaldar los casos de uso de ingeniería de datos modernos.