Catalog Management and Data Organization - Spanish

En este curso, aprenderás cómo diseñar, implementar y gobernar estructuras de catálogo y organización de datos a gran escala en la Databricks Data Intelligence Platform. Ofrece una vista comprensiva de Unity Catalog como la capa de gobernanza centralizada para un lakehouse empresarial. Dividido en cinco módulos, comienza ubicando Unity Catalog dentro del modelo de despliegue en nube — cubriendo el Account Console, creación de metastore y la jerarquía de roles de administrador. Luego traducirás topología organizacional (unidades de negocio, regiones y ambientes dev/QA/prod) en un diseño escalable de catálogo y esquema usando convenciones de nomenclatura, patrones de propiedad y delegación MANAGE. El curso luego cubre integración segura de almacenamiento con credenciales de almacenamiento, locaciones externas, la jerarquía de almacenamiento administrado, tablas administradas versus externas y UC Volumes para datos no tabulares. A continuación, aplicarás patrones de acceso y estrategias de aislamiento — la cadena GRANT de tres niveles, vinculación workspace-catálogo y políticas de Control de Acceso Basado en Atributos (ABAC) a nivel de esquema — para hacer cumplir protección de datos de grano fino a escala. Finalmente, el curso cierra con mejores prácticas para diseño de catálogo, automatización, permisos de menor privilegio y administración de acceso basada en grupos.

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.

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

En este curso, el contenido fue desarrollado para participantes con las siguientes habilidades/conocimientos/competencias:

• Familiaridad con la Databricks Data Intelligence Platform y operaciones básicas de workspace (crear clusters y SQL Warehouses, ejecutar SQL y Python en notebooks, navegación básica de notebook)

• Conocimiento práctico de fundamentos de Unity Catalog, incluyendo el namespace de tres niveles (metastore → catálogo → esquema → tabla) y los objetos securizables centrales (tablas, vistas, volúmenes, modelos)

• Experiencia práctica con workspaces habilitados para Unity Catalog, incluyendo crear y administrar catálogos, esquemas y tablas vía SQL

• Entendimiento sólido de conceptos de administración de identidad y acceso (usuarios, grupos, service principals, autenticación, autorización) y la diferencia entre administración a nivel de cuenta y workspace

• Conocimiento práctico de principios de gobernanza de datos — control de acceso, clasificación de datos, cumplimiento y auditoría — y cómo se mapean a características de plataforma

• Familiaridad con conceptos de almacenamiento de objetos en nube (S3, ADLS o GCS), incluyendo roles IAM, rutas a nivel de bucket y el papel de credenciales de almacenamiento en acceso cross-servicio

• Familiaridad introductoria con Delta Lake (tablas administradas vs externas, ciclo de vida Delta) y Lakeflow para orquestar flujos de trabajo de datos

• Experiencia práctica con arquitectura empresarial en organizaciones más grandes — topología multi-unidad-de-negocio, residencia de datos regional y separación de ambientes dev/QA/prod

Outline

Papel de Unity Catalog en Arquitectura en Nube

• Unity Catalog en la Nube

• De Cuenta a Habilitación de Workspace

• Demo: Recorrido del Account Console: Configurando/administrando un metastore

Diseñando y Estructurando Catálogos y Namespaces

• Del Modelo de Organización a Topología de Catálogo

• Propiedad, MANAGE y Delegación

• Herencia de Privilegios que Escala

• Vinculación Workspace-Catálogo y Solo Lectura

• Demo: Diseñando Catálogos y Esquemas

• Lab: Diseño de Catálogo Empresarial para una Organización Multinacional

Administración de Datos y Almacenamiento

• De Metadatos a Tablas y Volúmenes

• Locaciones Administradas y Credenciales de Almacenamiento

• Locaciones Externas y Catálogos Foráneos

• Demo: Credenciales de Almacenamiento y Locaciones Externas

• Lab: Integración de Almacenamiento en Nube y Administración de Datos

Patrones de Acceso, Estrategias de Aislamiento y FGAC en UC

• Aislamiento por Ambiente y Unidad de Negocio

• Privilegios en la Práctica

• Acceso de Grano Fino con RLS y Enmascaramiento

• ABAC: Cómo Se Ve el Éxito

• Validando Resultados y Señales de Auditoría

• Demo: Aislamiento de Catálogos, Patrones de Acceso y FGAC

• Lab: Aislamiento de Datos Empresarial y Gobernanza de Acceso

Mejores Prácticas
• Mejores Prácticas

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Próximas clases públicas

Generative AI Engineer

Agent Evaluation on Databricks - Spanish

Este curso enseña a los estudiantes a evaluar de forma sistemática agentes de IA utilizando el marco de evaluación de MLflow, abordando los desafíos particulares de los sistemas de IA no deterministas que las pruebas de software tradicionales no pueden manejar. Los estudiantes aprenden a implementar diversos enfoques de evaluación, incluidos jueces incorporados para criterios comunes como la corrección y la seguridad, jueces de directrices para requisitos específicos del negocio y jueces personalizados para necesidades especializadas. El curso abarca tanto la evaluación offline mediante datasets curados como el monitoreo online en producción, con experiencia práctica utilizando las capacidades de tracing de MLflow para comprender los patrones de ejecución de los agentes y recopilar comentarios humanos de distintos tipos de partes interesadas. A través de demostraciones prácticas y laboratorios, los estudiantes desarrollan habilidades para crear flujos de trabajo de evaluación que impulsan mejoras continuas de calidad a lo largo de todo el ciclo de vida del desarrollo de agentes de IA.

Nota: Databricks Academy está migrando a un formato basado en notebooks para las sesiones en el aula dentro del entorno de Databricks, y deja de utilizar diapositivas para las clases. Puede acceder a los notebooks de las clases en el entorno de laboratorio de Vocareum.

Building Agentic Applications on Databricks - Spanish

Este curso enseña a los participantes a crear aplicaciones de agentes listas para producción en Databricks. Aprenderán a crear herramientas de agentes gobernadas mediante Unity Catalog y MCP, a crear sistemas de uno o varios agentes con OpenAI Agents SDK y a aprovechar Agent Bricks y Genie en casos de uso de Knowledge Assistant orquestados con un agente supervisor. El curso abarca todo el proceso, desde la creación de prototipos de herramientas hasta la implementación en producción, con experiencia práctica en el uso de trazas de MLflow para observar la ejecución de agentes.

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.

Generative AI Engineer

Deploying and Monitoring Agent Applications on Databricks - Spanish

Este curso abarca el ciclo de vida completo de la implementación y el monitoreo de agentes de IA generativa en Databricks. Los participantes aprenderán a implementar agentes como Databricks Apps mediante Declarative Automation Bundles (DABs), integrar herramientas mediante Model Context Protocol (MCP), instrumentar agentes con MLflow Tracing y evaluar la calidad en producción mediante evaluadores, evaluadores de varios turnos y evaluación en línea. A través de demostraciones y laboratorios prácticos, los participantes obtendrán experiencia práctica en la creación, la observación y el monitoreo de agentes de IA listos para producción en la plataforma Databricks.