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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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Learning

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Próximas clases públicas

Databricks Performance Optimization - Spanish

Databricks Performance Optimization enseña a los ingenieros y analistas de datos cómo diagnosticar, medir y corregir cuellos de botella de rendimiento en la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks, y cómo vincular las mejoras de rendimiento con los costos. El curso sigue un Flujo de trabajo que prioriza la medición y la plataforma: dejar que las optimizaciones automáticas de la plataforma realicen el trabajo pesado, verificar lo que se aplicó mediante Query Profile y las tablas del sistema, y luego ajustar manualmente donde sea necesario.

Los participantes construyen una base para medir el rendimiento con Query Profile, Performance Insights y las tablas del sistema del historial de consultas. A partir de ahí, exploran técnicas clave de optimización, que incluyen el diseño de datos y las tablas administradas de autoajuste, liquid clustering, el almacenamiento en caché y los resultados intermedios, el shuffle, el skew, el spill, las explosiones de filas, el rendimiento del driver, los UDF de Python, el compute serverless, Photon y la atribución de costos.

A lo largo del curso, los participantes analizan consultas deliberadamente lentas sobre datos sintéticos de comercio minorista y observan cómo las diferentes técnicas de optimización afectan el rendimiento. Utilizan evidencia como la poda de archivos, el tiempo de ejecución de tareas, la cobertura de Photon y los costos para evaluar las mejoras. Dos laboratorios basados en escenarios refuerzan el Flujo de trabajo de optimización desde el diagnóstico hasta la validación.

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

Paid
4h
Lab
instructor-led
Professional

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.

Paid
4h
Lab
instructor-led
Associate

¿Preguntas?

Si tiene alguna pregunta, consulte nuestra página de Preguntas frecuentes (FAQ).