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: 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.

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

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Próximas clases públicas

Data Analyst

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.

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.

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Lab

Associate

Building Enterprise Applications with Databricks Apps - Spanish

Este curso presenta Databricks Apps, una nueva funcionalidad que permite a los desarrolladores crear e implementar aplicaciones seguras de datos e IA directamente en la plataforma Databricks. Está pensado principalmente para científicos de datos, ingenieros de datos y desarrolladores que necesitan crear aplicaciones personalizadas que hagan que la información de los datos sea accesible para los usuarios no técnicos dentro de sus organizaciones.

El curso comienza con una descripción general de los componentes principales de Databricks Apps, seguida de la implementación de una aplicación sencilla que se integra con un servicio externo. A continuación, aprenderá a crear e implementar aplicaciones inteligentes y data-driven que se integran con las funcionalidades de la plataforma Databricks. Luego, el curso explica cómo desarrollar aplicaciones fuera del entorno de Databricks. Finaliza con un tratamiento detallado de las mejores prácticas para implementar aplicaciones empresariales seguras y confiables.

Get Started with Databricks for Data Engineering - Spanish

Este curso presenta las habilidades fundamentales necesarias para ejecutar un flujo de trabajo básico de ingeniería de datos en la Databricks Data Intelligence Platform. Explorará el área de trabajo, trabajará con Unity Catalog y aprenderá los componentes que un ingeniero de datos utiliza a diario en Databricks.

El curso sigue un enfoque práctico. Primero se familiarizará con el área de trabajo y, a continuación, avanzará con notebooks de Demo y Lab emparejados para cada tema. Las Demos le guían por un concepto con el instructor o un notebook guiado; los Labs le piden que aplique por su cuenta lo que acaba de ver.

El contenido abarca lo siguiente:

• La Databricks Data Intelligence Platform y cómo se integran el área de trabajo de Databricks, Unity Catalog y los notebooks.

• La creación y gestión de tablas Delta Lake.

• La modificación de datos con INSERT, UPDATE y DELETE.

• La exploración del historial de versiones y del time travel en tablas Delta.

• La ingesta de datos con las opciones de Lakeflow Connect: CTAS, la interfaz de carga (Upload UI) y COPY INTO.

• La creación de un pipeline de Arquitectura Medallion que transforma los datos a través de las capas Bronze, Silver y Gold.

• La automatización de pipelines con Lakeflow Jobs.

• (Bonus) La creación de un pipeline declarativo con Spark Declarative Pipelines.

Al finalizar el curso, se sentirá cómodo creando tablas Delta Lake, ingiriendo datos en ellas, transformando esos datos mediante un pipeline Medallion y automatizando todo el proceso como un job programado.

Paid & Subscription

Lab

Onboarding