Introduction to Python for Data Science and Data Engineering - Spanish

Este curso está dirigido a personas sin ningún conocimiento previo de Python y proporciona los fundamentos de la interacción programática con datos. El curso comienza con una introducción básica a las expresiones de programación, variables y tipos de datos. Luego avanza hacia sentencias condicionales y de control, funciones, tipos de Colección, bucles, manejo de errores y clases. Aprenderás a extender Python con bibliotecas externas y adquirirás experiencia en el uso de la biblioteca Pandas para el análisis y la visualización de datos, incluyendo el escalado de Flujos de trabajo de Pandas con Apache Spark. Por último, explorarás los fundamentos de la computación en la nube. A lo largo del curso, adquirirás práctica mediante ejercicios de laboratorio, con recursos adicionales para profundizar en tu conocimiento de la programación después de la clase.

Nota: Databricks Academy está realizando la transición a un formato basado en notebooks para las sesiones en el aula dentro del entorno de Databricks, descontinuando el uso de presentaciones de diapositivas para las clases. Puede acceder a los notebooks de las clases en el entorno de laboratorio de Vocareum.

Skill Level

Associate

Duration

16h

Prerequisites

En este curso, el contenido fue desarrollado para participantes con las siguientes habilidades/conocimientos/competencias:

• Conocimientos básicos de informática y familiaridad con sistemas operativos (gestión de archivos, navegadores web, instalación de software)

• Comprensión elemental de conceptos matemáticos (operaciones aritméticas, álgebra básica, fundamentos de estadística)

• Familiaridad básica con conceptos de datos (conjuntos de datos, tablas, filas, columnas, tipos de datos)

• Familiaridad con navegadores web y plataformas de aprendizaje en línea para acceder al workspace de Databricks

• Habilidades básicas de resolución de problemas y pensamiento lógico para conceptos de programación

• No se requiere experiencia previa en Python; tener familiaridad general con conceptos de programación en otro lenguaje es de utilidad

Outline

Tipos de datos y variables

• Demo: Tipos de datos y variables

• Laboratorio: Tipos de datos y variables

Flujo de control

• Demo: Flujo de control

• Laboratorio: Flujo de control

Funciones

• Demo: Funciones

• Laboratorio: Funciones

Tipos de Colección y Métodos

• Demo: Tipos de Colección y Métodos

Tipos y Métodos de Colección

• Laboratorio: Tipos y Métodos de Colección

Bucles

• Demo: Bucles

• Laboratorio: Bucles

Errores y excepciones

• Demo: Errores y excepciones

Clases

• Demo: Clases

• Laboratorio: Clases

Bibliotecas

• Demo: Bibliotecas

Descripción general de Pandas

• Demo: Descripción general de Pandas

• Laboratorio: Descripción general de Pandas

Pandas Avanzado

• Demo: Pandas Avanzado

• Laboratorio: Pandas Avanzado

Visualización de datos

• Demo: Visualización de datos

• Laboratorio: Visualización de datos

Escalando Pandas con Spark

• Demo: Escalando Pandas con Spark

Computación en la nube

• Demo: Computación en la nube

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Próximas clases públicas

Automated Deployment with Declarative Automation Bundles - Spanish

Este curso ofrece una revisión exhaustiva de los principios de DevOps y su aplicación a proyectos de Databricks. Comienza con una descripción general de los conceptos fundamentales de DevOps, DataOps, integración continua (CI), despliegue continuo (CD) y pruebas, y explora cómo estos principios pueden aplicarse a los Pipelines de Ingeniería de datos.

El curso se centra luego en el despliegue continuo dentro del proceso de CI/CD, examinando herramientas como la REST API, el SDK y el CLI de Databricks para el despliegue de proyectos. Aprenderás sobre los Declarative Automation Bundles (DABs) y cómo encajan en el proceso de CI/CD. Profundizarás en sus componentes clave, la estructura de carpetas y cómo agilizan el despliegue en diversos entornos de destino en Databricks. También aprenderás a añadir variables, modificar, validar, desplegar y ejecutar Declarative Automation Bundles para múltiples entornos con diferentes configuraciones mediante el CLI de Databricks.

Finalmente, el curso presenta Visual Studio Code como Entorno de Desarrollo Interactivo (IDE) para construir, probar y desplegar Declarative Automation Bundles de forma local, optimizando el proceso de desarrollo. El curso concluye con una introducción a la automatización de Pipelines de despliegue mediante GitHub Actions para mejorar el Flujo de trabajo de CI/CD con Declarative Automation Bundles.

Al finalizar este curso, estarás preparado para automatizar los despliegues de proyectos de Databricks con Declarative Automation Bundles, mejorando la eficiencia mediante las prácticas de DevOps.

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.

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

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.

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

Generative AI Engineer

Agent Evaluation on Databricks - Spanish

Este curso enseña a los estudiantes a evaluar de forma sistemática agentes de IA utilizando el marco de evaluación de MLflow, abordando los desafíos particulares de los sistemas de IA no deterministas que las pruebas de software tradicionales no pueden manejar. Los estudiantes aprenden a implementar diversos enfoques de evaluación, incluidos jueces incorporados para criterios comunes como la corrección y la seguridad, jueces de directrices para requisitos específicos del negocio y jueces personalizados para necesidades especializadas. El curso abarca tanto la evaluación offline mediante datasets curados como el monitoreo online en producción, con experiencia práctica utilizando las capacidades de tracing de MLflow para comprender los patrones de ejecución de los agentes y recopilar comentarios humanos de distintos tipos de partes interesadas. A través de demostraciones prácticas y laboratorios, los estudiantes desarrollan habilidades para crear flujos de trabajo de evaluación que impulsan mejoras continuas de calidad a lo largo de todo el ciclo de vida del desarrollo de agentes de IA.

Nota: Databricks Academy está migrando a un formato basado en notebooks para las sesiones en el aula dentro del entorno de Databricks, y deja de utilizar diapositivas para las clases. Puede acceder a los notebooks de las clases en el entorno de laboratorio de Vocareum.