Omnigent Basics - Spanish

Este curso es una introducción a Omnigent, el meta-harness de código abierto de Databricks para agentes de IA, y a cómo construir, gobernar y colaborar en agentes con él en la Plataforma de Databricks. Aprenderás qué es un harness y cómo un meta-harness se sitúa por encima de las herramientas de agentes que ya utilizas para hacerlas interoperables, y explorarás los tres pilares de Omnigent: Combine, Control y Share. A través de conferencias interactivas y laboratorios, comenzarás sesiones de Omnigent en el Databricks Sandbox, crearás y compartirás aplicaciones mediante vibe-coding, declararás agentes YAML portátiles, aplicarás políticas contextuales con estado (incluidas las defensas contra la trifecta letal y la inyección de prompts), y trabajarás con los agentes incorporados Polly y Debby. Al finalizar este curso, comprenderás cómo coordinar y gobernar agentes de IA utilizando Omnigent, Unity Gateway y el Databricks Sandbox.

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

Professional

Duration

Prerequisites

En este curso, el contenido se desarrolló para participantes con las siguientes habilidades, conocimientos y aptitudes:

Conocimientos de lenguaje:

• Programación básica en Python

Conocimientos de plataforma:

• Conocimiento fundamental de la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks, incluido Unity Catalog

• Comodidad navegando por el workspace de Databricks

Conocimientos de dominio:

• Familiaridad con agentes de codificación y conceptos generales de IA (prompts, tokens, etc.)

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Próximas clases públicas

Advanced Machine Learning Operations - Spanish

En este curso, recibirás una comprensión integral del ciclo de vida del machine learning y MLOps, con énfasis en las mejores prácticas para la gestión de datos y modelos, pruebas y arquitecturas escalables. Cubre los componentes clave de MLOps, incluidos CI/CD, la gestión de pipeline y la separación de entornos, al tiempo que presenta las herramientas de Databricks para la automatización y la gestión de infraestructura, como Declarative Automation Bundles (DABs), Lakeflow Jobs y Model Serving. Aprenderás sobre monitoreo, Métricas personalizadas, detección de deriva, estrategias de despliegue de modelos, pruebas A/B y los principios de los sistemas MLOps confiables, proporcionando una vista holística de la implementación y gestión de proyectos de ML en Databricks.

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

Professional

Data Engineer

Databricks Data Privacy - Spanish

Este contenido proporciona una guía completa para gestionar la privacidad de los datos en Databricks. Abarca temas clave como la arquitectura de Delta Lake, el aislamiento regional de datos, el cumplimiento de GDPR/CCPA y el uso de change data feed (CDF). A través de demostraciones prácticas y laboratorios, los participantes aprenden a utilizar las funcionalidades de Unity Catalog para proteger datos sensibles y garantizar el cumplimiento, lo que les permite salvaguardar la Integridad de los datos de manera eficaz.

Nota:

1. Databricks Academy está pasando de las clases en vídeo a un formato PDF más simplificado, con diapositivas y notas, para todos los cursos autodidácticos. Tenga en cuenta que los vídeos de demostración seguirán estando disponibles en su formato original. Nos gustaría conocer su opinión sobre este cambio, así que comparta sus comentarios mediante la encuesta del curso al final. ¡Gracias por formar parte de nuestra comunidad de aprendizaje!

2. Este curso es el segundo de la serie 'Advanced Data Engineering with Databricks'.

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어 | Français | Español | 普通话

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Professional

Machine Learning Practitioner

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.

Nota:

1. Este es el primer curso de la serie «Machine Learning con Databricks».

2. En el caso de los archivos de clase SCORM, asegúrese de cerrar la ventana de SCORM después de completar el contenido. No haga clic en el botón «Siguiente lección», ya que esto podría impedir que el módulo SCORM se marque como completado.

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Associate