DevOps Essentials for Data Engineering - Spanish

Este curso explora las mejores prácticas de ingeniería de software y los principios de DevOps, diseñados específicamente para ingenieros de datos que trabajan con Databricks. Los participantes construirán una base sólida en temas clave como la calidad del código, el control de versiones, la documentación y las pruebas. El curso enfatiza DevOps, cubriendo los componentes centrales, los beneficios y el papel de la integración y entrega continuas (CI/CD) en la optimización de Lakeflow jobs de ingeniería de datos.

Aprenderá cómo aplicar los principios de modularidad en PySpark para crear componentes reutilizables y estructurar código de manera eficiente. La experiencia práctica incluye el diseño e implementación de pruebas unitarias para funciones PySpark utilizando el framework pytest, seguidas de pruebas de integración para pipeline de datos de Databricks con SDP y Lakeflow Jobs para garantizar la confiabilidad.

El curso también cubre las operaciones esenciales de Git dentro de Databricks, incluido el uso de carpetas Databricks Git para integrar prácticas de integración continua. Por último, analizará varios métodos de implementación de activos de Databricks, como REST API, CLI, SDK, y Databricks Asset Bundles (DAB), lo que le proporcionará el conocimiento de las técnicas para implementar y administrar sus canalizaciones.

Al final del curso, dominará la ingeniería de software y las mejores prácticas DevOps, lo que le permitirá crear soluciones de ingeniería de datos escalables, mantenibles y eficientes.

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

- Conocimiento competente del Databricks platform, incluida la experiencia con Databricks Workspaces, Apache Spark, Delta Lake y la Medallion Architecture, Unity Catalog, Spark Declarative Pipelines, y Jobs. También se requiere una comprensión básica del control de versiones Git.

- Experiencia en la ingesta y transformación de datos, con competencia en PySpark para el procesamiento de datos y manipulaciones de DataFrame. Además, los candidatos deben tener experiencia en la redacción de consultas SQL de nivel intermedio para el análisis y la transformación de datos.

- Conocimiento de programación Python, con competencia en la escritura de código Python de nivel intermedio, incluida la capacidad de diseñar e implementar funciones y clases. Los usuarios también deben ser expertos en la creación, importación y utilización efectiva de paquetes Python.

Outline

Ingeniería de software, DevOps y CI/CD Fundamentos

Introducción a las mejores prácticas de ingeniería software (SWE)

Introducción a Modularización del código PySpark

Modularizar PySpark Código

DevOps Fundamentos

El papel de CI/CD en DevOps

Conocimiento Chequeo/Discusión

Integración continua

Planificación del proyecto

Exploración de la configuración del proyecto

Introducción a las pruebas unitarias para PySpark

Creación y ejecución de pruebas unitarias

Ejecución de la integración pruebas con DLT y Flujos de trabajo

Realización de pruebas de integración con DLT y Flujos de trabajo

Control de versiones con visión general de Git

Introducción a Despliegue continuo

Implementación de la descripción general de los activos Databricks

Implementación del proyecto Databricks

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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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