Get Started with Lakebase - Spanish

Este curso de introducción presenta Databricks Lakebase, un servicio PostgreSQL Totalmente gestionado integrado en la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks que acerca las cargas de trabajo operacionales (OLTP) y analíticas (OLAP).

El curso comienza con una lección conceptual que compara los sistemas OLTP y OLAP, explicando sus diferentes características de rendimiento, modelos de almacenamiento y casos de uso típicos. También explorarás los desafíos que enfrentan las organizaciones al mantener bases de datos transaccionales y plataformas analíticas separadas, incluyendo el movimiento de datos, la latencia y la complejidad arquitectónica.

A continuación, aprenderás cómo Databricks Lakebase ayuda a abordar estos desafíos proporcionando una base de datos operacional compatible con PostgreSQL que se integra directamente con el Databricks Lakehouse, permitiendo que las aplicaciones operacionales y las analíticas trabajen juntas dentro de una plataforma unificada.

Este es un curso de introducción, por lo que el enfoque está en comprender los conceptos fundamentales y los flujos de trabajo básicos para trabajar con Lakebase. La construcción de aplicaciones completas en producción sobre Lakebase está fuera del alcance de este curso.

Al finalizar el curso, comprenderás cómo Lakebase permite a las organizaciones conectar los sistemas operacionales y las analíticas dentro de una única plataforma gobernada, impulsada por Unity Catalog y el Databricks Lakehouse.

Puede crear una cuenta de Databricks Free Edition y probar las demostraciones guiadas en un entorno práctico.

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

Onboarding

Duration

Prerequisites

El contenido fue desarrollado para participantes con estas habilidades/conocimientos/capacidades:

• Acceso a un Workspace de Databricks con la característica Lakebase Database habilitada

• Un cluster All-purpose-compute O Serverless disponible y un SQL Warehouse (2X-Small es suficiente).

• Permisos de creación para catálogos en su workspace.

• Conocimientos intermedios de SQL - Capacidad para escribir y comprender sentencias SELECT, INSERT, UPDATE y DELETE.

• Conocimientos intermedios de Python - Familiaridad con funciones, excepciones y trabajo con diccionarios/listas en Python.

• Familiaridad con los fundamentos de OLTP - Comprensión de las relaciones cliente-servidor, propiedades ACID, autenticación de bases de datos y acceso concurrente.

Outline

Comenzar con Lakebase

• Conferencia - Conceptos Fundamentales y Arquitectura de Lakebase

• Demo: Creación y Exploración de un Proyecto Lakebase

• Demo: Consulta de Lakebase con Lakehouse Federation

• Demo: Sincronización de tablas de Unity Catalog con tablas de Lakebase Postgres

• Demo: Lakebase Autoscaling and Python CRUD Quickstart

• Laboratorio: Adicional - Creación de tu Primera Aplicación de Databricks con Lakebase Autoscaling

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Próximas clases públicas

Business Impact Accelerator: Answering Business Questions with Genie - Spanish

Este curso presenta Databricks Genie, una herramienta de análisis conversacional que le permite hacer preguntas en lenguaje sencillo sobre los datos de su organización y obtener respuestas gobernadas y seguras. Aprenderá qué es un Genie Space, cómo mantiene sus datos seguros y las mejores prácticas para obtener los mejores resultados. El curso termina con un juego práctico en el que usted competirá para investigar un misterio empresarial.

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: 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.

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Data Preparation for Machine Learning - Spanish

Este curso se centra en los fundamentos de la preparación de datos para machine learning utilizando Databricks. Los participantes aprenderán habilidades esenciales para explorar, limpiar y organizar datos adaptados para aplicaciones tradicionales de machine learning. Los temas clave incluyen visualización de datos, ingeniería de características y estrategias óptimas de almacenamiento de características. A través de ejercicios prácticos, los participantes adquirirán experiencia práctica en la preparación eficiente de conjuntos de datos para machine learning dentro de Databricks. Este curso está diseñado para Científicos de datos de nivel asociado y profesionales de machine learning, así como para personas que buscan mejorar su competencia en la preparación de datos, garantizando una base sólida para el despliegue exitosamente de Modelos de machine learning.

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