Data Analytics Fundamentals - Spanish

Este curso se centra en los fundamentos de la preparación de datos para machine learning utilizando Databricks. Los participantes aprenderán habilidades esenciales para explorar, limpiar y organizar datos adaptados para aplicaciones tradicionales de machine learning. Los temas clave incluyen visualización de datos, ingeniería de características y estrategias óptimas de almacenamiento de características. A través de ejercicios prácticos, los participantes adquirirán experiencia práctica en la preparación eficiente de conjuntos de datos para machine learning dentro de Databricks. Este curso está diseñado para Científicos de datos de nivel asociado y profesionales de machine learning, así como para personas que buscan mejorar su competencia en la preparación de datos, garantizando una base sólida para el despliegue exitosamente de Modelos de machine learning.

Nota:

1. Este es el primer curso de la serie «Machine Learning con Databricks».

2. En el caso de los archivos de clase SCORM, asegúrese de cerrar la ventana de SCORM después de completar el contenido. No haga clic en el botón «Siguiente lección», ya que esto podría impedir que el módulo SCORM se marque como completado.

En este curso, aprenderá cómo implementar Gobernanza de datos a escala en Databricks utilizando Unity Catalog, con un enfoque en el control de acceso basado en atributos, la observabilidad y el intercambio federado. Configurará ABAC con tags gobernados, migrará desde controles detallados heredados, habilitará y utilizará tablas del sistema para auditoría y monitoreo de costos, implementará Data Quality Monitoring para la calidad de datos y modelos, interpretará el Linaje para el impacto y el cumplimiento, y aplicará gobernanza federada y patrones de Delta Sharing para una colaboración segura entre nubes.

Nota: Para los archivos de clase SCORM, asegúrese de cerrar la ventana de SCORM después de completar el contenido. No haga clic en el botón «Siguiente lección», ya que hacerlo podría impedir que el módulo SCORM se marque como completado.

Este curso está diseñado para presentar tres estrategias principales de despliegue de machine learning e ilustrar la implementación de cada estrategia en Databricks. Tras explorar los fundamentos del despliegue de modelos, el curso profundiza en la inferencia Batch, ofreciendo demostraciones prácticas y laboratorios para utilizar un modelo en escenarios de inferencia Batch, junto con consideraciones para la optimización del rendimiento. La segunda parte del curso cubre de manera exhaustiva el despliegue de Pipeline, mientras que el segmento final se centra en el despliegue en tiempo real. Los participantes realizarán demostraciones prácticas y laboratorios, desplegando modelos con Model Serving y utilizando el endpoint de servicio para inferencia en tiempo real.

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.