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

Building ETL Pipelines with SQL - Spanish

Este curso enseña a crear pipelines ETL listos para producción utilizando exclusivamente SQL en la Databricks Data Intelligence Platform. Los participantes aprenden Streaming Tables con Auto Loader para la ingesta incremental, Materialized Views con actualización incremental para las transformaciones de Silver a Gold, AUTO CDC (FLOW AUTO CDC) para la gestión declarativa de dimensiones SCD Type 1 y Type 2, y Lakeflow Jobs con tareas SQL File para la orquestación en producción. El curso recorre un conjunto de datos retail realista a través de la arquitectura de medallón (Bronze → Silver → Gold).

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.

Data Analysis with Databricks - Spanish

Este curso ofrece una introducción completa a Databricks SQL. Los alumnos aprenderán a importar datos, escribir consultas, crear visualizaciones y paneles de control, y configurar alertas. Este curso te preparará para presentarte al examen de Certificación de Analista de Datos Asociado de Databricks.

Este curso consta de dos módulos de cuatro horas de duración.

SQL Analytics on Databricks

AI/BI for Data Analysts

Este curso enseña a los analistas de datos a diseñar, crear, publicar y operar AI/BI Dashboards en Databricks. Los AI/BI Dashboards combinan datos gobernados por Unity Catalog con visualizaciones interactivas, filtros e integración con Genie, para que los usuarios de negocio puedan explorar respuestas sin escribir código.

El curso sigue una única implementación de extremo a extremo. Comienzas con tablas de origen en Unity Catalog y terminas con un dashboard de varias páginas publicado y supervisado. En el camino, aprenderás cómo los dashboards encajan en la familia de productos AI/BI de Databricks y dónde intervienen Genie, los conjuntos de datos, las visualizaciones y los filtros dentro del flujo de trabajo.

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Data Ingestion with Lakeflow Connect - Spanish

Este curso proporciona una introducción completa a Lakeflow Connect, una solución escalable y simplificada para ingerir datos en Databricks desde una amplia gama de fuentes. Comenzará explorando los diferentes tipos de conectores de Lakeflow Connect (estándar y administrados) y aprenderá varias técnicas de ingesta de datos, incluida la ingesta Batch, Batch incremental y transmisión. También revisará los beneficios clave de usar tablas Delta y la arquitectura Medallion.

A continuación, desarrollará habilidades prácticas para ingerir datos del almacenamiento de objetos en la nube mediante 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 aprenderá a anexar columnas de metadatos a las tablas de nivel bronce durante la ingesta en el Databricks Data Intelligence Platform. A continuación, el curso cubre cómo controlar los registros que no coinciden con el esquema de la tabla mediante la columna de datos rescatados, junto con estrategias para administrar y analizar estos datos. También explorará técnicas para ingerir y aplanar datos JSON semiestructurados.

A continuación, explorará cómo realizar la ingesta de datos de nivel empresarial mediante 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 sus flujos de trabajo de ingesta.

Finalmente, el curso concluye con estrategias de ingesta alternativas, que incluyen operaciones MERGE INTO y aprovechar el Databricks Marketplace, equipándolo con una base sólida para respaldar los casos de uso de ingeniería de datos modernos.