SQL Analytics on Databricks - Spanish

En este curso, aprenderá cómo usar Databricks de manera efectiva para el análisis de datos, con un enfoque específico en Databricks SQL. Como analista de datos Databricks, sus responsabilidades incluirán encontrar datos relevantes, analizarlo para aplicaciones potenciales y transformarlo en formatos que proporcionen valiosas perspectivas comerciales.

También comprenderá su papel en la gestión de objetos de datos y cómo manipularlos dentro de la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks, utilizando herramientas como Notebooks, SQL Editor y Databricks SQL.

Además, aprenderá sobre la importancia de Unity Catalog en la gestión de activos de datos y la plataforma en general. Finalmente, el curso proporcionará una descripción general de cómo Databricks facilita la optimización del rendimiento y le enseñará cómo acceder a Query Insights para comprender los procesos que ocurren detrás de escena al ejecutar análisis de SQL en Databricks.

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

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

El contenido fue desarrollado para participantes con estas habilidades/conocimientos/capacidades:
• Un conocimiento práctico del uso de SQL para fines de análisis de datos.

• Familiarícese con la forma en que se crean, almacenan y administran los datos.

• Una comprensión básica del análisis estadístico.

• Comprender la estructura y las características definitorias de formatos de datos específicos como CSV, JSON, TXT y Parquet.

• Familiarícese con la interfaz de usuario del Databricks Data Intelligence Platform.

Outline

Descubrimiento de datos

Uso de Unity Catalog como herramienta de descubrimiento de datos

Comprensión de los datos Propiedad del objeto

Laboratorio: Use Unity Catalog para localizar e inspeccionar Datasets

Importación de datos

Ingesta de datos en Databricks

Demo: Carga de datos en Databricks Uso de la interfaz de usuario

Demo: Programático exploración y datos ingesta en Unity Catalog

Laboratorio: Importar datos en Databricks

SQL Execution

Databricks SQL y Databricks SQL Warehouses

Demo: El editor unificado SQL

Demo: Manipular y transforme datos con Databricks SQL

Demo: Creación de vistas con Databricks SQL

Laboratorio: Manipular y analizar una tabla

Análisis de consultas

Databricks Photon y Optimización en Databricks

Demo: Insights de consulta

Prácticas recomendadas para el análisis de SQL

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Próximas clases públicas

Data Analyst

AI/BI for Data Analysts - Spanish

En este curso, aprenderá a utilizar las funciones que Databricks ofrece para las necesidades de inteligencia empresarial: dashboards de IA/BI y Genie de IA/BI. Como analista de datos de Databricks, tendrá la tarea de crear dashboards de IA/BI y Genie de IA/BI dentro de la plataforma, administrar el acceso a estos activos por parte de las partes interesadas y otras partes necesarias, y mantener estos activos a medida que se editan, actualizan o desmantelan a lo largo de su vida útil. Este curso tiene como objetivo instruir a los participantes sobre cómo diseñar dashboards para obtener insights empresariales, compartirlos con colaboradores y partes interesadas, y mantener esos activos dentro de la plataforma. Los participantes también aprenderán cómo utilizar Genie de IA/BI para respaldar el análisis de autoservicio a través de la creación y el mantenimiento de estos entornos impulsados por Databricks Data Intelligence Engine.

DevOps Essentials for Data Engineering - Spanish

Este curso explora las mejores prácticas de ingeniería de software y los principios de DevOps, diseñados específicamente para ingenieros de datos que trabajan con Databricks. Los participantes construirán una base sólida en temas clave como la calidad del código, el control de versiones, la documentación y las pruebas. El curso enfatiza DevOps, cubriendo los componentes centrales, los beneficios y el papel de la integración y entrega continuas (CI/CD) en la optimización de Lakeflow jobs de ingeniería de datos.

Aprenderá cómo aplicar los principios de modularidad en PySpark para crear componentes reutilizables y estructurar código de manera eficiente. La experiencia práctica incluye el diseño e implementación de pruebas unitarias para funciones PySpark utilizando el framework pytest, seguidas de pruebas de integración para pipeline de datos de Databricks con SDP y Lakeflow Jobs para garantizar la confiabilidad.

El curso también cubre las operaciones esenciales de Git dentro de Databricks, incluido el uso de carpetas Databricks Git para integrar prácticas de integración continua. Por último, analizará varios métodos de implementación de activos de Databricks, como REST API, CLI, SDK, y Databricks Asset Bundles (DAB), lo que le proporcionará el conocimiento de las técnicas para implementar y administrar sus canalizaciones.

Al final del curso, dominará la ingeniería de software y las mejores prácticas DevOps, lo que le permitirá crear soluciones de ingeniería de datos escalables, mantenibles y eficientes.

Deploy Workloads with Lakeflow Jobs - Spanish

El curso Implementar cargas de trabajo con Lakeflow Jobs enseña cómo orquestar y automatizar los flujos de trabajo de datos, análisis e IA utilizando Lakeflow Jobs como una plataforma de orquestación unificada dentro del ecosistema de Databricks.

- Aprenderá a diseñar e implementar cargas de trabajo de datos mediante gráficos acíclicos dirigidos (DAG), configurar varias opciones de programación e implementar funciones avanzadas de flujo de trabajo, como la ejecución de tareas condicionales, las dependencias run-if y los bucles for each.

- El curso cubre las mejores prácticas para crear canalizaciones sólidas y listas para producción con una selección de cómputo adecuada, orquestación modular, técnicas de manejo de errores y diseño tolerante a fallas, todo integrado de forma nativa dentro del Databricks Data Intelligence Platform.