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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
2h
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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Machine Learning Practitioner

Feature Engineering at Scale - Spanish

En este curso, obtendrás una comprensión integral de cómo diseñar, escalar y operacionalizar pipelines de Ingeniería de características de extremo a extremo en la Plataforma de Databricks. El plan de estudios está estructurado en tres módulos progresivos: dominar los fundamentos de la ejecución distribuida y la optimización de Spark, implementar la Ingesta de datos escalable con Auto Loader y Pipelines declarativos de LakeFlow, y avanzar hacia MLOps de nivel de producción con el Feature Store de Databricks.

Participarás en experiencias de aprendizaje práctico, como la depuración del rendimiento de Spark con el Catalyst Optimizer y el Spark UI, la construcción de arquitecturas medallón Bronce-Plata-Oro robustas con verificaciones de calidad automatizadas, y la implementación de transformaciones de características escalables utilizando SparkML. El curso culmina con el despliegue de servicio de características en tiempo real a través de Online Feature Stores, la definición de FeatureSpecs con transformaciones bajo demanda, y la aplicación de gobernanza y seguimiento de Linaje con Unity Catalog.

Al finalizar el curso, estarás capacitado para administrar el ciclo de vida completo de las características para machine learning a escala empresarial, diseñando Pipelines que sean eficientes, confiables, gobernados y listos para producción.

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 puede impedir que el módulo SCORM se marque como completado.

Free
3h
Professional

¿Preguntas?

Si tiene alguna pregunta, consulte nuestra página de Preguntas frecuentes (FAQ).