Get Started with Lakebase - Spanish

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

El curso comienza con una clase teórica conceptual que compara los sistemas OLTP y OLAP, explicando sus diferentes características de rendimiento, modelos de almacenamiento y casos de uso típicos. También explorará 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.

Luego aprenderá cómo Databricks Lakebase ayuda a abordar estos desafíos al proporcionar una base de datos operativa compatible con PostgreSQL que se integra directamente con el Databricks Lakehouse, lo que permite que las aplicaciones operativas y la analítica funcionen juntas dentro de una plataforma unificada.

Este es un curso de introducción (Get Started), por lo que la atención se centra en comprender los conceptos básicos y los flujos de trabajo esenciales para trabajar con Lakebase. La creación de aplicaciones de producción completas sobre Lakebase queda fuera del alcance de este curso.

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 funcionalidad Lakebase Database habilitada

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

• Permisos de creación (Create) sobre los catálogos de su workspace.

• Habilidades intermedias de SQL - Capaz de escribir y comprender instrucciones SELECT, INSERT, UPDATE y DELETE.

• Conocimientos intermedios de Python - Cómodo con las funciones de Python, las excepciones y el uso de diccionarios/listas.

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

Outline

Get Started with Lakebase

• Conceptos básicos y arquitectura de Lakebase

• Demostración: Crear y explorar un proyecto de Lakebase

• Demostración: Consultar Lakebase con Lakehouse Federation

• Demostración: Sincronizar tablas de Unity Catalog a tablas Postgres de Lakebase con Lakehouse Sync

• Demostración: Lakebase Autoscaling e inicio rápido de CRUD con Python

• Laboratorio: adicional - Cree su primera Databricks App con Lakebase Autoscaling

• Resumen y próximos pasos

Inscripción a clases públicas

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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.

Building ETL Pipelines with SQL - Spanish

Este curso enseña a crear pipelines ETL listos para producción utilizando exclusivamente SQL en la Databricks Data Intelligence Platform. Los participantes aprenden Streaming Tables con Auto Loader para la ingesta incremental, Materialized Views con actualización incremental para las transformaciones de Silver a Gold, AUTO CDC (FLOW AUTO CDC) para la gestión declarativa de dimensiones SCD Type 1 y Type 2, y Lakeflow Jobs con tareas SQL File para la orquestación en producción. El curso recorre un conjunto de datos retail realista a través de la arquitectura de medallón (Bronze → Silver → Gold).

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