Get Started with Databricks for Data Warehousing - Spanish

Este curso ofrece una descripción general completa y práctica del enfoque moderno de Databricks para el almacenamiento de datos, destacando cómo una arquitectura data lakehouse combina las fortalezas de los almacenes de datos tradicionales con la flexibilidad y escalabilidad de la nube. Trabajando de extremo a extremo con un minorista ficticio (Vintage Audio Co.), explorarás el workspace, realizarás consultas sobre tablas de Unity Catalog gobernadas, mantendrás las tablas administradas de Unity Catalog optimizadas para lecturas analíticas, cargarás datos de forma incremental con Auto Loader, modelarás un esquema en estrella y entregarás perspectivas consistentes a través de vistas de métricas de Unity Catalog — todo desde un único entorno gobernado, con características impulsadas por IA (Optimización Predictiva, Genie Code) integradas a lo largo del curso.

Skill Level

Onboarding

Duration

Prerequisites

Este contenido se desarrolló para participantes con las siguientes habilidades/conocimientos/capacidades:

• Familiaridad básica con el dominio de almacenamiento de datos (qué es un data warehouse, una Tabla y las herramientas BI).

• Conocimiento práctico de SQL (SELECT con WHERE, GROUP BY, funciones de Agregar y JOIN).

• No se asume conocimiento previo de Databricks; los conceptos específicos de Databricks (Unity Catalog, Delta Lake, SQL Warehouses, metric views) se presentan a medida que aparecen.

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Próximas clases públicas

Machine Learning Model Deployment - Spanish

Este curso está diseñado para presentar tres estrategias principales de despliegue de machine learning e ilustrar la implementación de cada estrategia en Databricks. Tras explorar los fundamentos del despliegue de modelos, el curso profundiza en la inferencia Batch, ofreciendo demostraciones prácticas y laboratorios para utilizar un modelo en escenarios de inferencia Batch, junto con consideraciones para la optimización del rendimiento. La segunda parte del curso cubre de manera exhaustiva el despliegue de Pipeline, mientras que el segmento final se centra en el despliegue en tiempo real. Los participantes realizarán demostraciones prácticas y laboratorios, desplegando modelos con Model Serving y utilizando el endpoint de servicio para inferencia en tiempo real.

Nota: para los archivos de lección SCORM, asegúrese de cerrar la ventana de SCORM después de completar el contenido. No haga clic en el botón "Next Lesson", ya que hacerlo podría impedir que el módulo SCORM se marque como completado.

Free

Associate

Data Analytics Fundamentals - Spanish

Analytics Fundamentals es un curso introductorio que orienta a los profesionales en las analíticas modernas sobre la Plataforma de Databricks. Este curso abarca los cinco pilares de las analíticas modernas: arquitectura Lakehouse, transformación de datos con un enfoque ampliado en ETL basado en SQL mediante Databricks SQL, semántica unificada, Dashboards potenciados por IA y analíticas conversacionales con Genie.

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.

Free

Onboarding

AI Engineer

Deploying and Monitoring Agent Applications on Databricks - Spanish

Este curso abarca el ciclo de vida completo para implementar y monitorear agentes de IA Generativa en Databricks. Los participantes aprenderán a implementar agentes como Databricks Apps utilizando Declarative Automation Bundles (DABs), a integrar herramientas mediante el Model Context Protocol (MCP), a instrumentar agentes con MLflow Tracing y a evaluar la calidad en producción mediante scorers, jueces de múltiples turnos y evaluación en línea. A través de demostraciones prácticas y laboratorios, los participantes adquirirán experiencia práctica en la construcción, observación y monitoreo de agentes de IA de nivel productivo en la Plataforma de Databricks.

Nota: Para los archivos de lecciones 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.

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