Databricks Fundamentals - 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.

Este curso cubre los puntos de contacto específicos de Azure para ejecutar Databricks: implementación como servicio de Azure de primera línea (portal, ARM/Bicep, Terraform), integración con Microsoft Entra ID que incluye la gestión automática de identidades, configuración de almacenamiento e identidad administrada mediante conectores de acceso, inyección de VNet, Private Link y redes serverless, claves administradas por el cliente, y monitoreo, política e integración de costos nativos de Azure. Prepara a los participantes para la acreditación de Azure Databricks Platform Architect.

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, aprenderá a diseñar, implementar y administrar estructuras de Catálogo y la organización de datos a gran escala con Unity Catalog en la Plataforma de Datos e IA de Databricks. Dividido en cinco módulos, comienza situando Unity Catalog dentro del modelo de implementación en la nube, y abarca la consola de cuenta, los metastores regionales y los roles de administrador que lo habilitan. A continuación, aprenderá a traducir la topología organizativa (unidades de negocio, regiones y entornos de desarrollo/QA/producción) en un diseño de Catálogo y esquema escalable, con convenciones de nomenclatura, propiedad y delegación MANAGE. Después, el curso aborda la integración segura de almacenamiento mediante credenciales de almacenamiento, ubicaciones externas, la jerarquía de almacenamiento administrado, tablas administradas frente a tablas externas, Volumes y Lakehouse Federation. Luego, aprenderá a Aplicar patrones de acceso y estrategias de aislamiento, incluidos el enlace workspace-Catálogo, la herencia de privilegios, los filtros de fila, las máscaras de columna y las políticas de control de acceso basado en atributos (ABAC), y a validar los resultados con señales de auditoría. Por último, el curso concluye con las mejores prácticas para diseñar, administrar y operar un entorno de Unity Catalog. Las demostraciones prácticas y los laboratorios se ejecutan en compute serverless e incluyen pasos breves de Genie Code.

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