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.

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

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

• Navegar por el workspace de Databricks (barra lateral, Catalog Explorer, SQL Editor)

• Conceptos básicos de Unity Catalog (catálogos, esquemas, tablas, volúmenes)

• SQL intermedio (SELECT, JOIN, GROUP BY, CAST, COALESCE, CREATE TABLE)

• Conceptos de data warehousing (tablas de hechos/dimensiones, esquemas en estrella, arquitectura de medallón)

• Comprensión básica de los flujos de trabajo ETL

Outline

ETL SQL en Databricks

• El ETL SQL en Databricks: una visión global

• Demostración: Exploración del conjunto de datos del curso y el editor SQL

• Laboratorio: Uso del editor SQL y de Genie Code

Streaming Tables y Materialized Views

• Creación de pipelines ETL SQL

• Demostración: Creación de un pipeline de Bronze a Silver

• Laboratorio: Creación de un pipeline de comentarios de clientes

Auto CDC

• Actualizaciones de dimensiones en streaming con AUTO CDC

• Demostración: Creación de dimensiones de cambio lento (SCD) con AUTO CDC

• Laboratorio: Creación de dimensiones de cambio lento (SCD)

Orquestación con Lakeflow Jobs

• Orquestación de pipelines SQL con Lakeflow Jobs

• Demostración: Creación de un Lakeflow Job para el pipeline ETL

• Laboratorio: Orquestación de pipelines SQL con Lakeflow Jobs

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

Machine Learning Practitioner

Machine Learning Model Development - Spanish

Este completo curso ofrece una guía práctica para desarrollar modelos de machine learning tradicionales en Databricks, con énfasis en demostraciones prácticas y flujos de trabajo que utilizan las bibliotecas de ML más populares. Los participantes explorarán técnicas clave de ML, incluidas la regresión y el clustering, a la vez que aprovechan las potentes capacidades de Databricks. El curso abarca la integración de MLflow para el seguimiento de modelos, el Databricks Feature Store para la gestión de features y Optuna para el ajuste de hiperparámetros. Además, los participantes aprenderán a acelerar el desarrollo de modelos con Genie Code, el asistente de codificación impulsado por IA de Databricks que utiliza lenguaje natural, conexiones MCP, instrucciones y habilidades para guiar todo el ciclo de vida del ML. Al finalizar el curso, los alumnos contarán con habilidades prácticas y aplicables para desarrollar, optimizar e implementar modelos de machine learning de forma eficiente en el entorno de Databricks.

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.

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.

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.