Get Started with Databricks for Generative AI - Spanish

Este curso es una introducción práctica a la creación de aplicaciones de IA Generativa en la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks. Los participantes crean prototipos de prompts en código con el OpenAI Agents SDK y Unity Gateway, fundamentan las respuestas en sus propios datos con AI Search (y aprenden cuándo Lakebase Search es la opción más adecuada), y construyen un Genie Agent sin código sobre tablas y documentos. A continuación, exploran una aplicación GenAI desplegada como código en Databricks Apps, siguen su funcionamiento en MLflow Traces y la evalúan con jueces y retroalimentación humana. Un laboratorio final construye una aplicación RAG de extremo a extremo y la mejora con jueces e instrucciones escritas en lenguaje natural.

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.

Skill Level

Onboarding

Duration

Prerequisites

El contenido fue desarrollado para participantes con las siguientes habilidades, conocimientos y capacidades:

• Programación básica en Python

• Comodidad al navegar el workspace de Databricks

• Estar familiarizado con conceptos básicos de IA Generativa es útil, pero no es obligatorio

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Machine Learning Practitioner

Get Started with Databricks for Machine Learning - Spanish

En este curso, aprenderá las habilidades básicas que le permitirán utilizar la plataforma Databricks Data + IA para llevar a cabo un Flujo de trabajo sencillo de ciencia de datos y machine learning. Se le realizará un recorrido por el workspace y se le mostrará cómo trabajar con Notebooks. Explorará el análisis exploratorio de datos y la Ingeniería de características, realizará el seguimiento y administrará modelos con MLflow, experimentará con Databricks Genie Code y desplegará un modelo con Databricks Model Serving. Por último, el curso integra todas estas habilidades en un laboratorio integral que abarca el ciclo de vida completo del machine learning.

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어 | Français | Español | 普通话

Advanced Techniques with Apache Spark Declarative Pipelines - Spanish

Este curso explora Declarative Pipelines de Apache Spark de Databricks (SDP) para construir pipelines de transmisión de nivel de producción. Aprenderás patrones de diseño avanzados, aplicación robusta de calidad de datos e integración multiplataforma esenciales para la ingeniería de lakehouse en el mundo real.

A lo largo del curso, profundizarás en técnicas modernas de ingesta de datos y procesamiento, dominando herramientas como liquid clustering para la optimización del diseño y el patrón Multiplex Streaming para eventos con esquemas mixtos. Al finalizar los módulos, sabrás cómo manejar con confianza la evolución del esquema, automatizar change data capture (CDC) y garantizar la integridad de los datos.

A través de clases y demostraciones prácticas, podrás:

• Construir pipelines de múltiples flujos para ingestar datos de múltiples fuentes en una Tabla Bronce unificada.

• Aplicar liquid clustering y Expectativas de Calidad de Datos en las capas Plata y oro.

• Implementar el patrón Multiplex con Iceberg UniForm para el acceso a datos multiplataforma.

• Automatizar el seguimiento del historial SCD Tipo 2 mediante AUTO CDC INTO.

• Diseñar pipelines de cuarentena sin pérdida de datos para auditar y administrar registros no válidos.

Nota:

Este curso es el primero de la serie 'Advanced Data Engineering with Databricks'.Para los archivos de lecciones SCORM, asegúrate de cerrar la ventana de SCORM después de completar el contenido. No hagas clic en el botón ‘Next Lesson’, ya que hacerlo podría impedir que el módulo SCORM se marque como completado.

Building RAG Agents with Agent Bricks - Spanish

Este curso proporciona entrenamiento práctico para crear agentes de recuperación en Databricks. Los participantes aprenderán a crear Genie Agents para datos no estructurados, realizar recuperación de información con Lakebase Search, analizar y transformar documentos no estructurados en datos estructurados mediante AI Functions, segmentar TEXT para la recuperación semántica y crear índices de AI Search con múltiples modos de búsqueda.

Nota: En los archivos de clase 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.

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