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

Generative AI Engineer

Agent Evaluation on Databricks - Spanish

Este curso enseña a los estudiantes a evaluar de forma sistemática agentes de IA utilizando el marco de evaluación de MLflow, abordando los desafíos particulares de los sistemas de IA no deterministas que las pruebas de software tradicionales no pueden manejar. Los estudiantes aprenden a implementar diversos enfoques de evaluación, incluidos jueces incorporados para criterios comunes como la corrección y la seguridad, jueces de directrices para requisitos específicos del negocio y jueces personalizados para necesidades especializadas. El curso abarca tanto la evaluación offline mediante datasets curados como el monitoreo online en producción, con experiencia práctica utilizando las capacidades de tracing de MLflow para comprender los patrones de ejecución de los agentes y recopilar comentarios humanos de distintos tipos de partes interesadas. A través de demostraciones prácticas y laboratorios, los estudiantes desarrollan habilidades para crear flujos de trabajo de evaluación que impulsan mejoras continuas de calidad a lo largo de todo el ciclo de vida del desarrollo de agentes de IA.

Nota: Databricks Academy está migrando a un formato basado en notebooks para las sesiones en el aula dentro del entorno de Databricks, y deja de utilizar diapositivas para las clases. Puede acceder a los notebooks de las clases en el entorno de laboratorio de Vocareum.

Generative AI Engineer

Building Agentic Applications on Databricks - Spanish

Este curso enseña a los participantes a crear aplicaciones de agentes listas para producción en Databricks. Aprenderán a crear herramientas de agentes gobernadas mediante Unity Catalog y MCP, a crear sistemas de uno o varios agentes con OpenAI Agents SDK y a aprovechar Agent Bricks y Genie en casos de uso de Knowledge Assistant orquestados con un agente supervisor. El curso abarca todo el proceso, desde la creación de prototipos de herramientas hasta la implementación en producción, con experiencia práctica en el uso de trazas de MLflow para observar la ejecución de agentes.

Nota: Databricks Academy está realizando la transición a un formato basado en notebooks para las sesiones en el aula dentro del entorno de Databricks, descontinuando el uso de presentaciones de diapositivas para las clases. Puede acceder a los notebooks de las clases en el entorno de laboratorio de Vocareum.

Generative AI Engineer

Deploying and Monitoring Agent Applications on Databricks - Spanish

Este curso abarca el ciclo de vida completo de la implementación y el monitoreo de agentes de IA generativa en Databricks. Los participantes aprenderán a implementar agentes como Databricks Apps mediante Declarative Automation Bundles (DABs), integrar herramientas mediante Model Context Protocol (MCP), instrumentar agentes con MLflow Tracing y evaluar la calidad en producción mediante evaluadores, evaluadores de varios turnos y evaluación en línea. A través de demostraciones y laboratorios prácticos, los participantes obtendrán experiencia práctica en la creación, la observación y el monitoreo de agentes de IA listos para producción en la plataforma Databricks.