Databricks Data Privacy - Spanish
Privacidad de los Datos en Databricks enseña a los ingenieros de datos a encontrar, proteger, eliminar y rendir cuentas de los datos personales en Databricks Data Intelligence Platform. Trata la privacidad como un conjunto de decisiones técnicas y controles construidos sobre Unity Catalog y Delta Lake. El curso separa la privacidad de la seguridad, la gobernanza y el cumplimiento, y organiza el trabajo en torno a un ciclo de vida de identificar, proteger, gestionar y verificar, junto con un modelo de decisión breve que los alumnos aplican a cada técnica.
Los alumnos empiezan por encontrar columnas sensibles con Data Classification y registrar cómo debe tratarse cada una con una etiqueta gobernada. Protegen esas columnas con políticas de control de acceso basado en atributos (ABAC) impulsadas por etiquetas y usan máscaras de columna y filtros de fila manuales cuando una política central no encaja. La desidentificación va más allá con hashing con sal, tokenización a través de un almacén gobernado por separado y cifrado de columnas, con la sal y la clave en Databricks Secrets. Para el derecho al borrado, los alumnos rastrean una solicitud, encuentran los datos del interesado con clasificación y linaje, eliminan y propagan el cambio con DELETE y MERGE, y luego purgan los archivos subyacentes con REORG TABLE ... APPLY (PURGE) y VACUUM consciente de la retención. El curso cierra combinando linaje, registros de auditoría, historial de consultas e historial de tablas Delta en un rastro de evidencia que muestra si cada control funcionó.
Todos los datos son sintéticos. Las demos siguen el patrimonio de datos de un minorista multinacional a lo largo del ciclo de vida y cierran cada control con evidencia de que funcionó, como un resultado de consulta enmascarado, una comprobación de borrado vacía o una entrada del historial de la tabla. Dos laboratorios basados en escenarios refuerzan el flujo. En el primero, los alumnos reparan la protección rota en la tabla de clientes de una filial. En el segundo, terminan una solicitud de borrado a medio completar y reúnen la evidencia de que está completa. El curso es técnico y no ofrece asesoramiento jurídico.
Nota: Databricks Academy está en transición hacia un formato basado en notebooks para las sesiones presenciales dentro del entorno de Databricks, y dejará de usar presentaciones para las conferencias. Puede acceder a los notebooks de las conferencias en el entorno de laboratorio de Vocareum.
En este curso, el contenido fue desarrollado para participantes con estas habilidades/conocimientos/capacidades:
• Familiaridad básica con el workspace de Databricks, incluida la navegación, la apertura de notebooks y la ejecución de celdas
• Familiaridad con los conceptos de Unity Catalog, incluidos catálogos, esquemas, tablas y concesión de privilegios
• SQL intermedio, incluidos joins, agregaciones e instrucciones MERGE
• Familiaridad básica con tablas Delta Lake, incluido el historial de tablas y el time travel
• Familiaridad con pipelines de datos en capas, como la arquitectura medallion (bronze, silver, gold)
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