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 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 las siguientes habilidades/conocimientos/competencias:

• Conocimientos básicos de SQL para consultar tablas y usar funciones integradas

• Experiencia básica en programación con Python

• Familiaridad con la interfaz de usuario del workspace de Databricks (p. ej., navegación por Unity Catalog)

• Comprensión de los conceptos de Unity Catalog, incluidos catálogos, esquemas y volúmenes

• Familiaridad con los conceptos fundamentales de los LLM

• Comprensión de los datos estructurados frente a los no estructurados

Outline

1. Introducción a RAG y Knowledge Assistant de Agent Bricks

Agent Bricks para la recuperación y la ingeniería de contexto

Demo: Exploración de Knowledge Assistant

2. Creación de Pipelines de análisis de documentos en Databricks

Análisis de documentos y estrategias de fragmentación

Demo: Transformación de archivos PDF en datos estructurados

3. AI Search y Knowledge Assistants

AI Search en Databricks

Demo: Fragmentación de archivos PDF y AI Search

Lab: Creación y preparación de un Knowledge Assistant

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Próximas clases públicas

Automated Deployment with Declarative Automation Bundles - Spanish

Este curso ofrece una revisión exhaustiva de los principios de DevOps y su aplicación a proyectos de Databricks. Comienza con una descripción general de los conceptos fundamentales de DevOps, DataOps, integración continua (CI), despliegue continuo (CD) y pruebas, y explora cómo estos principios pueden aplicarse a los Pipelines de Ingeniería de datos.

El curso se centra luego en el despliegue continuo dentro del proceso de CI/CD, examinando herramientas como la REST API, el SDK y el CLI de Databricks para el despliegue de proyectos. Aprenderás sobre los Declarative Automation Bundles (DABs) y cómo encajan en el proceso de CI/CD. Profundizarás en sus componentes clave, la estructura de carpetas y cómo agilizan el despliegue en diversos entornos de destino en Databricks. También aprenderás a añadir variables, modificar, validar, desplegar y ejecutar Declarative Automation Bundles para múltiples entornos con diferentes configuraciones mediante el CLI de Databricks.

Finalmente, el curso presenta Visual Studio Code como Entorno de Desarrollo Interactivo (IDE) para construir, probar y desplegar Declarative Automation Bundles de forma local, optimizando el proceso de desarrollo. El curso concluye con una introducción a la automatización de Pipelines de despliegue mediante GitHub Actions para mejorar el Flujo de trabajo de CI/CD con Declarative Automation Bundles.

Al finalizar este curso, estarás preparado para automatizar los despliegues de proyectos de Databricks con Declarative Automation Bundles, mejorando la eficiencia mediante las prácticas de DevOps.

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

Advanced Techniques with Apache Spark Declarative Pipelines - Spanish

Este curso explora Declarative Pipelines de Apache Spark de Databricks (SDP) para construir pipelines de transmisión de nivel de producción. Aprenderás patrones de diseño avanzados, aplicación robusta de calidad de datos e integración multiplataforma esenciales para la ingeniería de lakehouse en el mundo real.

A lo largo del curso, profundizarás en técnicas modernas de ingesta de datos y procesamiento, dominando herramientas como liquid clustering para la optimización del diseño y el patrón Multiplex Streaming para eventos con esquemas mixtos. Al finalizar los módulos, sabrás cómo manejar con confianza la evolución del esquema, automatizar change data capture (CDC) y garantizar la integridad de los datos.

A través de clases y demostraciones prácticas, podrás:

• Construir pipelines de múltiples flujos para ingestar datos de múltiples fuentes en una Tabla Bronce unificada.

• Aplicar liquid clustering y Expectativas de Calidad de Datos en las capas Plata y oro.

• Implementar el patrón Multiplex con Iceberg UniForm para el acceso a datos multiplataforma.

• Automatizar el seguimiento del historial SCD Tipo 2 mediante AUTO CDC INTO.

• Diseñar pipelines de cuarentena sin pérdida de datos para auditar y administrar registros no válidos.

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

Introduction to Python for Data Science and Data Engineering - Spanish

Este curso está dirigido a personas sin ningún conocimiento previo de Python y proporciona los fundamentos de la interacción programática con datos. El curso comienza con una introducción básica a las expresiones de programación, variables y tipos de datos. Luego avanza hacia sentencias condicionales y de control, funciones, tipos de Colección, bucles, manejo de errores y clases. Aprenderás a extender Python con bibliotecas externas y adquirirás experiencia en el uso de la biblioteca Pandas para el análisis y la visualización de datos, incluyendo el escalado de Flujos de trabajo de Pandas con Apache Spark. Por último, explorarás los fundamentos de la computación en la nube. A lo largo del curso, adquirirás práctica mediante ejercicios de laboratorio, con recursos adicionales para profundizar en tu conocimiento de la programación después de la clase.

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.