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: En los archivos de clase SCORM, asegúrese de cerrar la ventana de SCORM después de completar el contenido. No haga clic en el botón “Siguiente lección”, ya que hacerlo puede impedir que el módulo SCORM se marque como completado.

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

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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Próximas clases públicas

Data Warehousing Practitioner

SQL Programming and Procedural Logic - Spanish

En este curso, explorará habilidades esenciales de programación SQL y lógica procedural en Databricks, centrándose en cómo crear flujos de trabajo analíticos modulares, mantenibles y listos para producción. Comenzará aprendiendo sobre construcciones SQL clave, como Common Table Expressions (incluidas CTE recursivas avanzadas), objetos con ámbito de sesión como vistas y tablas temporales, y User Defined Functions, que hacen que su desarrollo SQL sea más limpio y reutilizable. El curso luego lo guía a través de técnicas avanzadas de scripting SQL mediante instrucciones compuestas, variables, flujo de control, condicionales, bucles y manejo robusto de errores para crear procesos SQL estructurados y flexibles. También aprenderá a garantizar la consistencia de los datos en estos pipelines de varios pasos mediante transacciones de varias instrucciones compatibles con ACID. Por último, descubrirá cómo encapsular lógica en SQL Stored Procedures y orquestar flujos de trabajo complejos con Lakeflow Jobs y estrategias de migración, transformando tareas heredadas en pipelines modulares y automatizados que aprovechan todas las capacidades de la plataforma Databricks.

Nota: En el caso de los archivos de clase SCORM, cierre la ventana de SCORM después de completar el contenido. No haga clic en el botón ‘Next Lesson’, ya que esto puede impedir que el módulo SCORM se marque como completado.

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Lab

Associate

Lakebase App Integration and Management - Spanish

En este curso, aprenderá a integrar Databricks Apps con Lakebase, la plataforma PostgreSQL totalmente gestionada y nativa de la nube de Databricks, para crear flujos de trabajo de aplicaciones seguros y listos para el uso empresarial. Partiendo de los conocimientos fundamentales sobre Databricks Apps y Lakebase, este curso se centra en los fundamentos de PostgreSQL, Lakebase Autoscaling, las prácticas seguras de SQL, la gestión segura de conexiones, el acceso basado en roles, la integración de la Data API y el desarrollo basado en ramas. También explorará cómo AppKit puede acelerar el desarrollo de aplicaciones dentro de este flujo de trabajo, ayudándole a pasar de los conceptos de integración a la implementación de forma más eficiente.

Nota: para los archivos de lección SCORM, asegúrese de cerrar la ventana de SCORM después de completar el contenido. No haga clic en el botón "Next Lesson", ya que hacerlo podría impedir que el módulo SCORM se marque como completado.

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.

Al finalizar el curso, serás capaz de partir de una pregunta de negocio, diseñar los conjuntos de datos necesarios, crear un dashboard pulido y entregarlo a tu audiencia con los permisos correctos y una estrategia de actualización que lo mantenga preciso.

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Lab

Associate