Data Ingestion with Lakeflow Connect - Spanish

Este curso ofrece una introducción completa a LakeFlow Connect, una solución escalable y simplificada para la ingesta de datos en Databricks desde una amplia variedad de fuentes. Comenzarás explorando los diferentes tipos de conectores de LakeFlow Connect (Standard y Managed) y aprenderás diversas técnicas de ingesta de datos, incluyendo ingesta Batch, incremental Batch y por transmisión. También revisarás los beneficios clave del uso de la Delta table y la Arquitectura de Medallas.

A continuación, desarrollarás habilidades prácticas para ingestar datos desde almacenamiento de objetos en la nube utilizando 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 aprenderás cómo agregar columnas de metadatos a tus tablas de nivel Bronce durante la ingesta en la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks. El curso también cubre cómo manejar registros que no coinciden con el esquema de tu tabla utilizando la columna de datos rescatados, junto con estrategias para gestionar y analizar estos datos. Además, explorarás técnicas para ingestar y aplanar datos JSON semiestructurados.

Posteriormente, explorarás cómo realizar la ingesta de datos a nivel empresarial utilizando los conectores administrados de LakeFlow Connect para incorporar datos de bases de datos y aplicaciones Software-as-a-Service (SaaS). El curso también presenta Partner Connect como una opción para integrar herramientas de socios en tus cargas de trabajo de ingesta.

Finalmente, el curso concluye con estrategias alternativas de ingesta, incluyendo operaciones MERGE INTO y el aprovechamiento de Databricks Marketplace, proporcionándote una base sólida para dar soporte a casos de uso modernos de Ingeniería de datos.

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

• Comprensión básica de la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks, incluyendo Databricks Workspaces, Apache Spark, Delta Lake, la Arquitectura de Medallas y Unity Catalog.

• Comprensión básica de los flujos de trabajo de ingesta de datos (Batch, transmisión, incremental) y los principios generales de ETL

• Experiencia trabajando con varios formatos de archivo (p. ej., Parquet, CSV, JSON, TXT).

• Dominio de SQL y Python.

• Familiaridad con la ejecución de código en Databricks Notebooks.

Outline

• Data Engineering en Databricks

• Exploración del entorno de laboratorio

• Ingesta de datos desde el almacenamiento en la nube

• Demo - Ingesta de datos con CREATE TABLE AS y COPY INTO

• Demo - Creación de streaming tables con SQL usando Auto Loader

• Adición de columnas de metadatos durante la ingesta

• Demo - Adición de columnas de metadatos durante la ingesta

• Trabajo con la columna Rescued Data

• Demo - Manejo de la ingesta de CSV con la columna Rescued Data

• Lab - Creación de tablas Bronze a partir de archivos CSV

• Ingesta de datos semiestructurados: JSON

• Demo - Ingesta de archivos JSON con Databricks

• Lab - Creación de tablas Bronze a partir de archivos JSON

• Descripción general de la ingesta de datos empresariales

• Demo - Ingesta de datos empresariales con LakeFlow Connect

• Funcionalidades adicionales e ingesta en Delta Tables existentes

• Demo - BONUS - Ingesta de datos con MERGE INTO

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Próximas clases públicas

Machine Learning Model Deployment - Spanish

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: 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.

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

Data Preparation for Machine Learning - 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.

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Automated Deployment with Declarative Automation Bundles - Spanish

Este curso ofrece una revisión exhaustiva de los principios de DevOps y su aplicación a proyectos de Databricks. Comienza con una descripción general de los conceptos fundamentales de DevOps, DataOps, integración continua (CI), despliegue continuo (CD) y pruebas, y explora cómo estos principios pueden aplicarse a los Pipelines de Ingeniería de datos.

El curso se centra luego en el despliegue continuo dentro del proceso de CI/CD, examinando herramientas como la REST API, el SDK y el CLI de Databricks para el despliegue de proyectos. Aprenderás sobre los Declarative Automation Bundles (DABs) y cómo encajan en el proceso de CI/CD. Profundizarás en sus componentes clave, la estructura de carpetas y cómo agilizan el despliegue en diversos entornos de destino en Databricks. También aprenderás a añadir variables, modificar, validar, desplegar y ejecutar Declarative Automation Bundles para múltiples entornos con diferentes configuraciones mediante el CLI de Databricks.

Finalmente, el curso presenta Visual Studio Code como Entorno de Desarrollo Interactivo (IDE) para construir, probar y desplegar Declarative Automation Bundles de forma local, optimizando el proceso de desarrollo. El curso concluye con una introducción a la automatización de Pipelines de despliegue mediante GitHub Actions para mejorar el Flujo de trabajo de CI/CD con Declarative Automation Bundles.

Al finalizar este curso, estarás preparado para automatizar los despliegues de proyectos de Databricks con Declarative Automation Bundles, mejorando la eficiencia mediante las prácticas de DevOps.

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