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.

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

El contenido fue desarrollado para participantes con las siguientes habilidades/conocimientos/competencias:

Competencias específicas de Python:

• Sintaxis y estructuras de datos básicas de Python

• Comprensión de las funciones, clases y decoradores

• Experiencia con la administración de paquetes e importaciones de Python

• Familiaridad con el manejo de datos JSON

• Comprensión básica de los patrones async/await

Competencias específicas de SQL:

• Sintaxis básica de SQL Query (SELECT, FROM, WHERE)

• Comprensión de las funciones SQL y las funciones definidas por el usuario

• Experiencia con funciones SQL de Unity Catalog

Competencias específicas de Databricks:

• Comprensión de la navegación por el workspace de Databricks y de la interfaz de notebook

• Conocimiento de la estructura de Unity Catalog (catálogos, esquemas, tablas, volúmenes y funciones)

• Experiencia con recursos de compute de Databricks y cómputo serverless

• Familiaridad con el seguimiento de experimentos de MLflow

• Comprensión de los endpoints de Model Serving de Databricks

Competencias específicas de GenAI/agentes:

• Comprensión básica de los LLM y sus capacidades

• Conocimientos de ingeniería de prompts y prompts del sistema

• Familiaridad con los agentes que invocan herramientas y con los conceptos de invocación de funciones

• Conocimientos básicos del Model Context Protocol (MCP)

Outline

1. Fundamentos

• Agentes, MCP y gobernanza de IA en Databricks

• Demo: Creación de herramientas de agentes en Databricks

• Lab: Evaluación y corrección de herramientas de agentes

2. Desarrollo de agentes

• Creación de agentes con OpenAI Agents SDK y MLflow

• Demo: Creación de agentes individuales con OpenAI Agents SDK

• Demo: Orquestación multiagente con OpenAI Agents SDK

3. Agent Bricks y mucho más

• Agent Bricks y Genie

• Lab: Creación de un Supervisor Agent con Agent Bricks

• BONIFICACIÓN: Creación de agentes individuales con LangChain

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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.

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.

Building RAG Agents with Agent Bricks - Spanish

Este curso proporciona formación práctica para crear agentes de recuperación mediante Databricks Agent Bricks. Los participantes aprenderán a explorar y consultar Knowledge Assistants, convertir documentos no estructurados en datos estructurados mediante AI Functions, fragmentar texto para la recuperación semántica, crear índices de AI Search y crear Knowledge Assistants listos para producción respaldados por varias fuentes de conocimiento.

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.

Catalog Management and Data Organization - Spanish

En este curso, aprenderás cómo diseñar, implementar y gobernar estructuras de catálogo y organización de datos a gran escala en la Databricks Data Intelligence Platform. Ofrece una vista comprensiva de Unity Catalog como la capa de gobernanza centralizada para un lakehouse empresarial. Dividido en cinco módulos, comienza ubicando Unity Catalog dentro del modelo de despliegue en nube — cubriendo el Account Console, creación de metastore y la jerarquía de roles de administrador. Luego traducirás topología organizacional (unidades de negocio, regiones y ambientes dev/QA/prod) en un diseño escalable de catálogo y esquema usando convenciones de nomenclatura, patrones de propiedad y delegación MANAGE. El curso luego cubre integración segura de almacenamiento con credenciales de almacenamiento, locaciones externas, la jerarquía de almacenamiento administrado, tablas administradas versus externas y UC Volumes para datos no tabulares. A continuación, aplicarás patrones de acceso y estrategias de aislamiento — la cadena GRANT de tres niveles, vinculación workspace-catálogo y políticas de Control de Acceso Basado en Atributos (ABAC) a nivel de esquema — para hacer cumplir protección de datos de grano fino a escala. Finalmente, el curso cierra con mejores prácticas para diseño de catálogo, automatización, permisos de menor privilegio y administración de acceso basada en grupos.