Deploy Workloads with Lakeflow Jobs - Spanish

El curso Implementar cargas de trabajo con Lakeflow Jobs enseña cómo orquestar y automatizar los flujos de trabajo de datos, análisis e IA utilizando Lakeflow Jobs como una plataforma de orquestación unificada dentro del ecosistema de Databricks.

- Aprenderá a diseñar e implementar cargas de trabajo de datos mediante gráficos acíclicos dirigidos (DAG), configurar varias opciones de programación e implementar funciones avanzadas de flujo de trabajo, como la ejecución de tareas condicionales, las dependencias run-if y los bucles for each.

- El curso cubre las mejores prácticas para crear canalizaciones sólidas y listas para producción con una selección de cómputo adecuada, orquestación modular, técnicas de manejo de errores y diseño tolerante a fallas, todo integrado de forma nativa dentro del Databricks Data Intelligence Platform.

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

- Finalización del curso "Introducción al Databricks para Ingeniería de Datos", o una sólida comprensión del Databricks Data Intelligence Platform

- Comprensión básica de temas como navegar por un Databricks Workspace, Apache Spark, Delta Lake, Arquitectura Medallion, y Unity Catalog.

- Familiaridad con Python/PySpark

- Experiencia en la redacción de consultas de nivel intermedio SQL.

Outline

Introducción a la ingeniería de datos con Databricks

⇾ Ingeniería de datos con Databricks

⇾ ¿Qué es un trabajo de Lakeflow?

Componentes básicos de un trabajo de Lakeflow

⇾ Componentes fundamentales de un trabajo de Lakeflow

⇾ Coordinación de trabajos

⇾ Creación de trabajos con la interfaz de usuario de Lakeflow

Creación y programación de trabajos

⇾ Opciones comunes de configuración de trabajos

⇾ Programaciones y desencadenantes de trabajos

⇾ Automatización de cargas de trabajo y desencadenantes mediante programadores

Funciones avanzadas de los trabajos de Lakeflow

⇾ Trabajos condicionales e iterativos

⇾ Gestión de fallos en las tareas

⇾ Producción de trabajos de Lakeflow

⇾ Prácticas recomendadas

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Próximas clases públicas

Building Reliable Conversational Agents with Genie - Spanish

Este curso le enseña a diseñar, crear y mantener un Databricks Genie Space, una interfaz de lenguaje natural que permite a los usuarios de negocio formular preguntas sobre datos gobernados y obtener respuestas basadas en SQL sin necesidad de escribir código.

Aprenderá cómo se integra Genie en la familia de productos de IA/BI de Databricks y cómo traduce el lenguaje natural en consultas SQL fiables. El curso se centra en los aspectos clave para crear un Genie Space que ofrezca resultados precisos, coherentes y dignos de confianza.

Seguirá un flujo de trabajo integral, desde la comprensión de los datos de origen y la definición de puntos de referencia hasta la configuración y el perfeccionamiento de un Genie Space, utilizando el conjunto completo de herramientas de curación del Knowledge Store. Estas herramientas incluyen metadatos, sinónimos, coincidencia de prompts, lógica SQL, ejemplos de consultas e instrucciones de texto.

También aprenderá a compartir Genie Spaces con usuarios de negocio a través de Databricks One, a comprender cómo se aplica automáticamente la gobernanza de Unity Catalog y a utilizar la supervisión y los comentarios de los usuarios para mejorar continuamente la calidad a lo largo del tiempo.

Al finalizar el curso, será capaz de crear y gestionar un Genie Space listo para producción que ofrezca análisis conversacionales de autoservicio y gobernados a gran escala.

Nota: Databricks Academy está pasando a un formato basado en cuadernos para las sesiones presenciales en el entorno de Databricks, dejando de utilizar presentaciones de diapositivas para las clases. Puedes acceder a los cuadernos de las clases en el entorno de laboratorio de Vocareum.

Lakebase App Integration and Management - Spanish

En este curso, aprenderá a integrar Databricks Apps con Lakebase, la plataforma PostgreSQL totalmente gestionada y nativa de la nube de Databricks, para crear flujos de trabajo de aplicaciones seguros y listos para el uso empresarial. Partiendo de los conocimientos fundamentales sobre Databricks Apps y Lakebase, este curso se centra en los fundamentos de PostgreSQL, Lakebase Autoscaling, las prácticas seguras de SQL, la gestión segura de conexiones, el acceso basado en roles, la integración de la Data API y el desarrollo basado en ramas. También explorará cómo AppKit puede acelerar el desarrollo de aplicaciones dentro de este flujo de trabajo, ayudándole a pasar de los conceptos de integración a la implementación de forma más eficiente.

Architecting Data Warehouses for Large-Scale Deployments - Spanish

Este curso aborda la optimización del rendimiento, el control de costos y la seguridad para implementaciones de data warehousing a gran escala.

Este curso está dirigido a profesionales de data warehousing responsables de gestionar entornos de Databricks que dan servicio a cientos o miles de usuarios en múltiples unidades de negocio. Adquirirá las habilidades necesarias para escalar de forma eficiente las operaciones de data warehousing, manteniendo un alto rendimiento, la rentabilidad y el cumplimiento de los estándares de seguridad.

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