Building Semantic Models in Databricks with UC Metric Views - Spanish

En este curso, aprenderá a capacitar a sus consumidores de datos para que obtengan información de negocio validada con menos carga para usted y para el resto del equipo de datos e IA de su empresa. Al construir una capa semántica sobre su capa gold, ofrecerá a los responsables de la toma de decisiones y a los analistas de negocio la posibilidad de explorar indicadores clave del rendimiento del negocio de formas novedosas, sin dejar de mantener operaciones de datos eficientes y métricas validadas por la empresa.

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

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

• Capacidad para componer consultas con Databricks SQL

• Comprensión de los conceptos de modelado de datos de Databricks

Outline

1. Fundamentos de la capa semántica

• Cómo los metric views capacitan a los usuarios

• Cómo encajan los metric views en Databricks

• Patrones de diseño para metric views

2. Definir y consumir metric views

• Modelar y definir metric views

• Crear metric views

• Demo: Create a Simple Metric View

• Consultar y consumir metric views

• Demo: Consume a Simple Metric View

• Lab: Create and Consume a Simple Metric View

3. Diseñar y componer metric views

• Funciones de componibilidad de los metric views

• Demo: Define and Use Computed and Composed Measures

• Uso de medidas de ventana para satisfacer las necesidades del negocio

• Demo: Define and Use Windowed Measures

• Lab: Define Composed and Windowed Measures

4. Metric Views en producción

• Probar, validar y certificar metric views

• Gestión del rendimiento de los metric views

• Llevar los metric views a los consumidores de datos

Descripción general de las funciones adicionales

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Próximas clases públicas

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: 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.

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.

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

Get Started with Databricks for Machine Learning - Spanish

En este curso, desarrollará las habilidades fundamentales necesarias para utilizar la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks para ejecutar flujos de trabajo de machine learning y dar soporte a cargas de trabajo de ciencia de datos. Explorará la plataforma desde la perspectiva de un profesional de machine learning, abordando temas como la creación y gestión de características con Feature Engineering in Unity Catalog, la gestión integral del ciclo de vida de modelos con MLflow, y la orquestación de pipeline con Lakeflow Jobs. Además, aprenderá sobre la inferencia de modelos en tiempo real con Databricks Model Serving y experimentará el enfoque transparente y conversacional de Databricks para el desarrollo de modelos a través de Genie Code - Data Science Agent Mode, donde utilizará indicaciones en lenguaje natural para generar, ejecutar y refinar de forma iterativa flujos de trabajo de ML ejecutables directamente en su notebook. El curso incluye demostraciones dirigidas por un instructor, y culmina con un laboratorio integral que refuerza los conceptos tratados a lo largo del mismo.

Puede crear una cuenta de Databricks Free Edition y probar las demostraciones guiadas en un entorno práctico.

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