Data Interoperability with Unity Catalog - Spanish

Este curso explora cómo lograr la interoperabilidad de datos entre sistemas utilizando Databricks Unity Catalog como capa de gobernanza unificada, empleando los formatos de tabla abiertos Delta e Iceberg. Los participantes aprenderán a implementar, administrar y optimizar un entorno de datos donde las tablas pueden ser accedidas tanto por clientes Delta como Iceberg, habilitando analíticas multiplataforma y eliminando los silos de datos.

Este curso está diseñado para Ingenieros de Datos, Administradores de Plataforma e Ingenieros de Analíticas responsables de implementar y administrar arquitecturas de datos en múltiples formatos. Adquirirá las habilidades necesarias para utilizar Unity Catalog como capa de gobernanza unificada para los formatos de tabla Delta e Iceberg, así como para sistemas externos federados.

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

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

En este curso, el contenido se desarrolló para participantes con las siguientes habilidades, conocimientos y capacidades:

• Comprensión básica de la arquitectura Lakehouse

• Familiaridad básica con la Arquitectura de Medallas

• Conocimiento de los fundamentos de UC para la gobernanza

• Familiaridad con el diseño o desarrollo de Pipelines ETL utilizando Databricks

• SQL básico para consultar y transformar datos

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Próximas clases públicas

Agent Evaluation on Databricks - Spanish

Este curso enseña a los estudiantes a evaluar sistemáticamente agentes de IA utilizando el Framework de evaluación de MLflow, abordando los desafíos únicos de los sistemas de IA no deterministas que las pruebas de software tradicionales no pueden gestionar. Los estudiantes aprenden a implementar diversos enfoques de evaluación, entre ellos: 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 sin conexión mediante conjuntos de datos curados como el monitoreo en producción en línea, con experiencia práctica en el uso de las capacidades de trazado de MLflow para comprender los patrones de ejecución de los agentes y recopilar retroalimentación humana 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 impulsen mejoras continuas de calidad a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de agentes de IA.

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.

Free

Associate

Advanced Machine Learning Operations - Spanish

En este curso, recibirás una comprensión integral del ciclo de vida del machine learning y MLOps, con énfasis en las mejores prácticas para la gestión de datos y modelos, pruebas y arquitecturas escalables. Cubre los componentes clave de MLOps, incluidos CI/CD, la gestión de pipeline y la separación de entornos, al tiempo que presenta las herramientas de Databricks para la automatización y la gestión de infraestructura, como Declarative Automation Bundles (DABs), Lakeflow Jobs y Model Serving. Aprenderás sobre monitoreo, Métricas personalizadas, detección de deriva, estrategias de despliegue de modelos, pruebas A/B y los principios de los sistemas MLOps confiables, proporcionando una vista holística de la implementación y gestión de proyectos de ML en Databricks.

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Professional

Data Engineer

Databricks Data Privacy - Spanish

Este contenido proporciona una guía completa para gestionar la privacidad de los datos en Databricks. Abarca temas clave como la arquitectura de Delta Lake, el aislamiento regional de datos, el cumplimiento de GDPR/CCPA y el uso de change data feed (CDF). A través de demostraciones prácticas y laboratorios, los participantes aprenden a utilizar las funcionalidades de Unity Catalog para proteger datos sensibles y garantizar el cumplimiento, lo que les permite salvaguardar la Integridad de los datos de manera eficaz.

Nota:

1. Databricks Academy está pasando de las clases en vídeo a un formato PDF más simplificado, con diapositivas y notas, para todos los cursos autodidácticos. Tenga en cuenta que los vídeos de demostración seguirán estando disponibles en su formato original. Nos gustaría conocer su opinión sobre este cambio, así que comparta sus comentarios mediante la encuesta del curso al final. ¡Gracias por formar parte de nuestra comunidad de aprendizaje!

2. Este curso es el segundo de la serie 'Advanced Data Engineering with Databricks'.

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어 | Français | Español | 普通话

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