Business Impact Accelerator: Answering Business Questions with Genie - Spanish

Este curso de introducción presenta Databricks Lakebase, un servicio PostgreSQL Totalmente gestionado integrado en la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks que acerca las cargas de trabajo operacionales (OLTP) y analíticas (OLAP).

El curso comienza con una lección conceptual que compara los sistemas OLTP y OLAP, explicando sus diferentes características de rendimiento, modelos de almacenamiento y casos de uso típicos. También explorarás los desafíos que enfrentan las organizaciones al mantener bases de datos transaccionales y plataformas analíticas separadas, incluyendo el movimiento de datos, la latencia y la complejidad arquitectónica.

A continuación, aprenderás cómo Databricks Lakebase ayuda a abordar estos desafíos proporcionando una base de datos operacional compatible con PostgreSQL que se integra directamente con el Databricks Lakehouse, permitiendo que las aplicaciones operacionales y las analíticas trabajen juntas dentro de una plataforma unificada.

Este es un curso de introducción, por lo que el enfoque está en comprender los conceptos fundamentales y los flujos de trabajo básicos para trabajar con Lakebase. La construcción de aplicaciones completas en producción sobre Lakebase está fuera del alcance de este curso.

Al finalizar el curso, comprenderás cómo Lakebase permite a las organizaciones conectar los sistemas operacionales y las analíticas dentro de una única plataforma gobernada, impulsada por Unity Catalog y el Databricks Lakehouse.

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

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.

El curso Deploy Workloads with Lakeflow Jobs enseña cómo orquestar y automatizar flujos de trabajo de datos, analíticas e IA utilizando Lakeflow Jobs como plataforma de orquestación unificada dentro del ecosistema de Databricks. 

• Aprenderá a diseñar e implementar cargas de trabajo de datos utilizando Grafos Acíclicos Dirigidos (DAGs), configurar diversas opciones de programación e implementar características avanzadas de flujos de trabajo, como la ejecución condicional de tareas, dependencias run-if y bucles for each. 

• El curso abarca las mejores prácticas para crear Pipelines robustos y listos para producción con una selección adecuada de compute, orquestación modular, técnicas de manejo de errores y diseño tolerante a fallos, todo ello integrado nativamente en la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks.

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.

En este curso, aprenderás las habilidades básicas que te permitirán utilizar la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks para llevar a cabo un flujo de trabajo sencillo de ciencia de datos y machine learning. Se te ofrecerá un recorrido por el workspace y se te mostrará cómo trabajar con Notebooks. Explorarás el análisis exploratorio de datos y la ingeniería de características, realizarás seguimiento y administrarás modelos con MLflow, experimentarás utilizando Databricks Genie Code y desplegarás un modelo con Databricks Model Serving. Por último, el curso integra todas estas habilidades en un laboratorio integral que abarca el flujo de trabajo de machine learning de extremo a extremo.

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