Get Started with SQL Analytics and BI on Databricks - 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.

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.

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.