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.

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

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.