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

SQL Analytics on Databricks - Spanish

En este curso, aprenderás a utilizar Databricks de manera eficaz para el análisis de datos, con un enfoque específico en Databricks SQL. Como Analista de datos de Databricks, tus responsabilidades incluirán encontrar datos relevantes, analizarlos para posibles aplicaciones y transformarlos en formatos que proporcionen valiosas perspectivas de negocio.

También comprenderás tu rol en la gestión de objetos de datos y cómo manipularlos dentro de la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks, utilizando herramientas como Notebooks, el Editor SQL y Databricks SQL.

Además, aprenderás sobre la importancia de Unity Catalog en la gestión de activos de datos y la plataforma en general. Por último, el curso ofrecerá una descripción general de cómo Databricks facilita la optimización del rendimiento y te enseñará cómo acceder a Información sobre consultas para comprender los procesos que ocurren en segundo plano al ejecutar analíticas SQL en Databricks.

Nota: Para los archivos de lecciones SCORM, asegúrate de cerrar la ventana de SCORM después de completar el contenido. No hagas clic en el botón ‘Next Lesson’, ya que hacerlo podría impedir que el módulo SCORM se marque como completado.

Data Ingestion with Lakeflow Connect - Spanish

Este curso ofrece una introducción completa a LakeFlow Connect, una solución escalable y simplificada para la ingesta de datos en Databricks desde una amplia variedad de fuentes. Comenzarás explorando los diferentes tipos de conectores de LakeFlow Connect (Standard y Managed) y aprenderás diversas técnicas de ingesta de datos, incluyendo ingesta Batch, incremental y por transmisión. También revisarás los beneficios clave del uso de tablas UC y la Arquitectura de Medallas.

A continuación, desarrollarás habilidades prácticas para ingestar datos desde almacenamiento de objetos en la nube utilizando los conectores estándar de LakeFlow Connect. Esto incluye trabajar con métodos como CREATE TABLE AS SELECT (CTAS), COPY INTO y Auto Loader, con énfasis en los beneficios y consideraciones de cada enfoque. También aprenderás a agregar columnas de metadatos a tus tablas de nivel Bronce durante la ingesta en la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks. El curso también cubre cómo manejar registros que no coinciden con el esquema de tu tabla utilizando la columna de datos rescatados, junto con estrategias para gestionar y analizar estos datos. Asimismo, explorarás técnicas para ingestar y aplanar datos JSON semiestructurados.

A continuación, explorarás cómo realizar la ingesta de datos a nivel empresarial utilizando los conectores administrados de LakeFlow Connect para incorporar datos de bases de datos y aplicaciones de Software como servicio (SaaS). El curso también presenta Partner Connect como una opción para integrar herramientas de socios en tus cargas de trabajo de ingesta.

Finalmente, el curso concluye con estrategias alternativas de ingesta, incluyendo operaciones MERGE INTO y el aprovechamiento de Databricks Marketplace, proporcionándote una base sólida para dar soporte a casos de uso modernos de Ingeniería de datos.

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Architecting Data Warehouses for Large-Scale Deployments - Spanish

Este curso cubre la optimización del rendimiento, el control de costos y la seguridad para implementaciones de almacenamiento de datos a gran escala.

Este curso está diseñado para profesionales de almacenamiento de datos responsables de gestionar entornos de Databricks que dan servicio a cientos o miles de usuarios en múltiples unidades de negocio. Adquirirás las habilidades necesarias para escalar eficientemente las operaciones de almacenamiento de datos manteniendo un alto rendimiento, rentabilidad y cumplimiento de los estándares de seguridad.

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.

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