Deploy Workloads with Lakeflow Jobs - Spanish

El curso Deploy Workloads with Lakeflow Jobs enseña cómo orquestar y automatizar Flujos de trabajo de datos, analíticas e IA utilizando Lakeflow Jobs como plataforma de orquestación unificada dentro del ecosistema de Databricks.

• Aprenderás a diseñar e implementar cargas de trabajo de datos utilizando Grafos Acíclicos Dirigidos (DAGs), Configurar diversas opciones de programación e implementar características avanzadas de Flujos de trabajo, como la ejecución condicional de tareas, dependencias run-if y bucles for each.

• El curso cubre las mejores prácticas para crear Pipelines robustos y listos para producción con una selección adecuada de compute, orquestación modular, técnicas de manejo de errores y diseño tolerante a fallos, todo ello integrado nativamente en la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks.

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.

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

• Finalización del curso "Get Started with Databricks for Data Engineering", o un sólido conocimiento de la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks

• Comprensión básica de temas como la navegación en un Workspace de Databricks, Apache Spark, Delta Lake, Arquitectura de Medallas y Unity Catalog.

• Familiaridad con Python/PySpark

• Experiencia en la escritura de consultas SQL de nivel intermedio.

Outline

• Descripción general del curso

• Introducción a la Ingeniería de datos en Databricks

• Lakeflow Jobs Core Components

• Descripción General del Proyecto del Curso

• Demo - Creación de un Trabajo usando la interfaz de usuario de Lakeflow Jobs

• Lab - Crea tu Primer Trabajo

• Creación y Programación de Jobs

• Demo - Automatización de cargas de trabajo con programación y Triggers

• Tarea Condicional e Iterativa

• Demo - Creación de cargas de trabajo dinámicas con tareas avanzadas

• Lab - Agregar tarea If-Else y automatizar tu Trabajo

• Manejo de Fallos en Tareas y Monitoreo del Rendimiento de Jobs

• Demo - Monitoreo y Reparación de Tarea

• Lakeflow Jobs en producción y mejores prácticas

• Resumen y Próximos Pasos

• LABORATORIO ADICIONAL - Orquestación Modular

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Próximas clases públicas

Introduction to Python for Data Science and Data Engineering - Spanish

Este curso está dirigido a personas sin ningún conocimiento previo de Python y proporciona los fundamentos de la interacción programática con datos. El curso comienza con una introducción básica a las expresiones de programación, variables y tipos de datos. Luego avanza hacia sentencias condicionales y de control, funciones, tipos de Colección, bucles, manejo de errores y clases. Aprenderás a extender Python con bibliotecas externas y adquirirás experiencia en el uso de la biblioteca Pandas para el análisis y la visualización de datos, incluyendo el escalado de Flujos de trabajo de Pandas con Apache Spark. Por último, explorarás los fundamentos de la computación en la nube. A lo largo del curso, adquirirás práctica mediante ejercicios de laboratorio, con recursos adicionales para profundizar en tu conocimiento de la programación después de la clase.

Nota: Databricks Academy está realizando la transición a un formato basado en notebooks para las sesiones en el aula dentro del entorno de Databricks, descontinuando el uso de presentaciones de diapositivas para las clases. Puede acceder a los notebooks de las clases en el entorno de laboratorio de Vocareum.

Generative AI Engineer

Agent Evaluation on Databricks - Spanish

Este curso enseña a los estudiantes a evaluar de forma sistemática agentes de IA utilizando el marco de evaluación de MLflow, abordando los desafíos particulares de los sistemas de IA no deterministas que las pruebas de software tradicionales no pueden manejar. Los estudiantes aprenden a implementar diversos enfoques de evaluación, incluidos 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 offline mediante datasets curados como el monitoreo online en producción, con experiencia práctica utilizando las capacidades de tracing de MLflow para comprender los patrones de ejecución de los agentes y recopilar comentarios humanos 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 impulsan mejoras continuas de calidad a lo largo de todo el ciclo de vida del desarrollo de agentes de IA.

Nota: Databricks Academy está migrando a un formato basado en notebooks para las sesiones en el aula dentro del entorno de Databricks, y deja de utilizar diapositivas para las clases. Puede acceder a los notebooks de las clases en el entorno de laboratorio de Vocareum.

Generative AI Engineer

Building Agentic Applications on Databricks - Spanish

Este curso enseña a los participantes a crear aplicaciones de agentes listas para producción en Databricks. Aprenderán a crear herramientas de agentes gobernadas mediante Unity Catalog y MCP, a crear sistemas de uno o varios agentes con OpenAI Agents SDK y a aprovechar Agent Bricks y Genie en casos de uso de Knowledge Assistant orquestados con un agente supervisor. El curso abarca todo el proceso, desde la creación de prototipos de herramientas hasta la implementación en producción, con experiencia práctica en el uso de trazas de MLflow para observar la ejecución de agentes.