Databricks Data Sharing & Collaboration - Spanish
En este curso, aprenderás a aprovechar las capacidades de uso compartido de datos de Databricks para habilitar una colaboración segura y eficiente dentro de tu organización y con socios externos. Este curso abarca los fundamentos del uso compartido de datos moderno, explora el valor de negocio que aporta y examina las tres soluciones principales de Databricks: Delta Sharing, Marketplace y Clean Rooms. Comprenderás la arquitectura de Delta Sharing, incluidos los modelos de uso compartido Databricks-to-Databricks (D2D) y abierto (D2O), y aprenderás a compartir distintos tipos de activos, como tablas, modelos de IA y notebooks. El curso explora además estrategias avanzadas de replicación, la optimización entre nubes y regiones, y el control de acceso granular usando dynamic views y filtrado por partición. También dominarás las prácticas de seguridad y gobernanza, incluidas la gestión de tokens, el control de acceso granular, la optimización de costos y las estrategias de auditoría. Al final del curso, tendrás las habilidades para diseñar soluciones seguras de Delta Sharing para casos de uso internos y externos, optimizar la colaboración entre varias partes a la vez que gestionas los costos, y seleccionar la solución de uso compartido de Databricks adecuada según las necesidades específicas de tu negocio.
El contenido de este curso se desarrolló para participantes que cuentan con las siguientes habilidades, conocimientos y capacidades:
• Familiaridad con la Databricks Data Intelligence Platform y el modelo de gobernanza de Unity Catalog, incluidos los metastores, los catalogs y los schemas.
• Experiencia intermedia con SQL, en particular el lenguaje de definición de datos (DDL) para crear views y el lenguaje de control de datos (DCL) para gestionar permisos.
• Dominio de Python y PySpark, incluida la capacidad de usar la DataFrame API para operaciones por lotes y de streaming.
• Comprensión de los conceptos de almacenamiento de Delta Lake, incluidos el log de transacciones, el historial de la tabla (time travel) y los snapshots.
• Familiaridad con los conceptos de Spark Structured Streaming, como los checkpoints, los micro-batches y la semántica de procesamiento exactly-once.
• Conocimiento de los fundamentos de la infraestructura en la nube, en particular la organización del almacenamiento de objetos (bucket/container), las regiones de nube y los modelos de costos de transferencia de datos (egress).
• Comprensión básica de los principios de autenticación y seguridad, incluidos las REST APIs, los tokens, las listas de acceso por IP y los proveedores de identidad (OIDC).
• Conocimiento de las técnicas de optimización de bases de datos, como el particionamiento y el clustering de tablas, para comprender el file skipping y el ajuste del rendimiento.
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