Data Ingestion with Lakeflow Connect - Spanish

Este curso proporciona una introducción completa a Lakeflow Connect, una solución escalable y simplificada para ingerir datos en Databricks desde una amplia gama de fuentes. Comenzará explorando los diferentes tipos de conectores de Lakeflow Connect (estándar y administrados) y aprenderá varias técnicas de ingesta de datos, incluida la ingesta Batch, Batch incremental y transmisión. También revisará los beneficios clave de usar tablas Delta y la arquitectura Medallion.

A continuación, desarrollará habilidades prácticas para ingerir datos del almacenamiento de objetos en la nube mediante los conectores estándar de Lakeflow Connect. Esto incluye trabajar con métodos como CREATE TABLE AS SELECT (CTAS), COPY INTO y Auto Loader, con énfasis en los beneficios y consideraciones de cada enfoque. También aprenderá a anexar columnas de metadatos a las tablas de nivel bronce durante la ingesta en el Databricks Data Intelligence Platform. A continuación, el curso cubre cómo controlar los registros que no coinciden con el esquema de la tabla mediante la columna de datos rescatados, junto con estrategias para administrar y analizar estos datos. También explorará técnicas para ingerir y aplanar datos JSON semiestructurados.

A continuación, explorará cómo realizar la ingesta de datos de nivel empresarial mediante los conectores administrados de Lakeflow Connect para incorporar datos de bases de datos y aplicaciones de software como servicio (SaaS). El curso también presenta Partner Connect como una opción para integrar herramientas de socios en sus flujos de trabajo de ingesta.

Finalmente, el curso concluye con estrategias de ingesta alternativas, que incluyen operaciones MERGE INTO y aprovechar el Databricks Marketplace, equipándolo con una base sólida para respaldar los casos de uso de ingeniería de datos modernos.

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

- Comprensión básica del Databricks Data Intelligence Platform, incluidos los espacios de trabajo de Databricks, Apache Spark, Delta Lake, la arquitectura del medallón y Unity Catalog.

- Experiencia trabajando con varios formatos de archivo (por ejemplo, Parquet, CSV, JSON, TXT).

- Competencia en SQL y Python.

- Familiaridad con la ejecución de código en Databricks Notebooks.

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Data Engineer

Deploy Workloads with Lakeflow Jobs - Spanish

El curso Implementar cargas de trabajo con Lakeflow Jobs enseña cómo orquestar y automatizar los flujos de trabajo de datos, análisis e IA utilizando Lakeflow Jobs como una plataforma de orquestación unificada dentro del ecosistema de Databricks.

- Aprenderá a diseñar e implementar cargas de trabajo de datos mediante gráficos acíclicos dirigidos (DAG), configurar varias opciones de programación e implementar funciones avanzadas de flujo de trabajo, como la ejecución de tareas condicionales, las dependencias run-if y los bucles for each.

- El curso cubre las mejores prácticas para crear canalizaciones sólidas y listas para producción con una selección de cómputo adecuada, orquestación modular, técnicas de manejo de errores y diseño tolerante a fallas, todo integrado de forma nativa dentro del Databricks Data Intelligence Platform.

Data Engineering with Databricks - Spanish

Este es un curso introductorio que sirve como punto de partida adecuado para aprender ingeniería de datos con Databricks.

A continuación, describimos cada uno de los cuatro módulos de cuatro horas incluidos en este curso.

1. Data Ingestion with Lakeflow Connect

Este curso ofrece una introducción completa a Lakeflow Connect como solución escalable y simplificada para la ingestión de datos en Databricks desde diversas fuentes de datos. Comenzará explorando los diferentes tipos de conectores de Lakeflow Connect (estándar y gestionados), aprenderá diversas técnicas de ingestión, como por lotes, por lotes incrementales y en streaming, y luego repasará las principales ventajas de las tablas Delta y la arquitectura Medallion.

A partir de ahí, adquirirá habilidades prácticas para ingestar datos de forma eficiente desde el almacenamiento de objetos en la nube utilizando los conectores estándar de Lakeflow Connect con métodos como CREATE TABLE AS (CTAS), COPY INTO y Auto Loader, junto con las ventajas y consideraciones de cada enfoque. A continuación, aprenderá a añadir columnas de metadatos a sus tablas de nivel bronce durante la ingestión en la plataforma de inteligencia de datos Databricks. A continuación, trabajará con la columna de datos rescatados, que gestiona los registros que no coinciden con el esquema de su tabla bronce, incluidas las estrategias para gestionar estos datos rescatados.

El curso también presenta técnicas para la ingestión y el aplanamiento de datos JSON semiestructurados, así como la ingestión de datos de nivel empresarial utilizando los conectores gestionados de Lakeflow Connect.

Por último, los alumnos explorarán estrategias de ingestión alternativas, incluidas las operaciones MERGE INTO y el aprovechamiento del Databricks Marketplace, lo que les proporcionará los conocimientos básicos para respaldar la ingestión de datos de ingeniería moderna.

2. Deploy Workloads with Lakeflow Jobs

El curso Implementar cargas de trabajo con Lakeflow Jobs enseña cómo orquestar y automatizar los flujos de trabajo de datos, análisis e inteligencia artificial utilizando Lakeflow Jobs. Aprenderá a crear canalizaciones robustas y listas para la producción con una programación flexible, una orquestación avanzada y las mejores prácticas en materia de fiabilidad y eficiencia, todo ello integrado de forma nativa en la plataforma de inteligencia de datos Databricks. Se recomienda tener experiencia previa con Databricks, Python y SQL.

3. Build Data Pipelines with Lakeflow Declarative Pipelines

Este curso presenta a los usuarios los conceptos y habilidades esenciales necesarios para crear canalizaciones de datos utilizando Lakeflow Spark Declarative Pipelines (SDP) en Databricks para la ingestión y el procesamiento incremental por lotes o en streaming a través de múltiples tablas de streaming y vistas materializadas. Diseñado para ingenieros de datos que se inician en Spark Declarative Pipelines, el curso ofrece una visión general completa de los componentes básicos, como el procesamiento incremental de datos, las tablas de streaming, las vistas materializadas y las vistas temporales, destacando sus propósitos específicos y sus diferencias.

Entre los temas tratados se incluyen:

⇾ Desarrollo y depuración de canalizaciones ETL con el editor de múltiples archivos en Spark Declarative Pipelines utilizando SQL (con ejemplos de código Python).

⇾ Cómo Spark Declarative Pipelines realiza un seguimiento de las dependencias de datos en una canalización a través del gráfico de la canalización.

⇾ Configuración de los recursos informáticos de la canalización, los activos de datos, los modos de activación y otras opciones avanzadas.

A continuación, el curso presenta las expectativas de calidad de los datos en Spark Declarative Pipelines, guiando a los usuarios a través del proceso de integración de las expectativas en las canalizaciones para validar y garantizar la integridad de los datos. A continuación, los alumnos explorarán cómo poner en producción una canalización, incluidas las opciones de programación y la habilitación del registro de eventos de la canalización para supervisar su rendimiento y estado.

Por último, el curso trata cómo implementar la captura de datos modificados (CDC) utilizando la sintaxis AUTO CDC INTO dentro de Spark Declarative Pipelines para gestionar dimensiones que cambian lentamente (SCD tipo 1 y tipo 2), preparando a los usuarios para integrar CDC en sus propias canalizaciones.

4. Fundamentos de DevOps para la ingeniería de datos

Este curso explora las mejores prácticas de ingeniería de software y los principios de DevOps, diseñados específicamente para ingenieros de datos que trabajan con Databricks. Los participantes construirán una base sólida en temas clave como la calidad del código, el control de versiones, la documentación y las pruebas. El curso enfatiza DevOps, cubriendo los componentes centrales, los beneficios y el papel de la integración y entrega continuas (CI/CD) en la optimización de Lakeflow jobs de ingeniería de datos.

Aprenderá cómo aplicar los principios de modularidad en PySpark para crear componentes reutilizables y estructurar código de manera eficiente. La experiencia práctica incluye el diseño e implementación de pruebas unitarias para funciones PySpark utilizando el framework pytest, seguidas de pruebas de integración para pipeline de datos de Databricks con SDP y Lakeflow Jobs para garantizar la confiabilidad.

El curso también cubre las operaciones esenciales de Git dentro de Databricks, incluido el uso de carpetas Databricks Git para integrar prácticas de integración continua. Por último, analizará varios métodos de implementación de activos de Databricks, como REST API, CLI, SDK, y Databricks Asset Bundles (DAB), lo que le proporcionará el conocimiento de las técnicas para implementar y administrar sus canalizaciones.

Al final del curso, dominará la ingeniería de software y las mejores prácticas DevOps, lo que le permitirá crear soluciones de ingeniería de datos escalables, mantenibles y eficientes.

AI/BI for Data Analysts - Spanish

En este curso, aprenderá a utilizar las funciones que Databricks ofrece para las necesidades de inteligencia empresarial: dashboards de IA/BI y Genie de IA/BI. Como analista de datos de Databricks, tendrá la tarea de crear dashboards de IA/BI y Genie de IA/BI dentro de la plataforma, administrar el acceso a estos activos por parte de las partes interesadas y otras partes necesarias, y mantener estos activos a medida que se editan, actualizan o desmantelan a lo largo de su vida útil. Este curso tiene como objetivo instruir a los participantes sobre cómo diseñar dashboards para obtener insights empresariales, compartirlos con colaboradores y partes interesadas, y mantener esos activos dentro de la plataforma. Los participantes también aprenderán cómo utilizar Genie de IA/BI para respaldar el análisis de autoservicio a través de la creación y el mantenimiento de estos entornos impulsados por Databricks Data Intelligence Engine.