SQL Programming and Procedural Logic - Spanish

En este curso, explorará habilidades esenciales de programación SQL y lógica procedural en Databricks, centrándose en cómo crear flujos de trabajo analíticos modulares, mantenibles y listos para producción. Comenzará aprendiendo sobre construcciones SQL clave, como Common Table Expressions (incluidas CTE recursivas avanzadas), objetos con ámbito de sesión como vistas y tablas temporales, y User Defined Functions, que hacen que su desarrollo SQL sea más limpio y reutilizable. El curso luego lo guía a través de técnicas avanzadas de scripting SQL mediante instrucciones compuestas, variables, flujo de control, condicionales, bucles y manejo robusto de errores para crear procesos SQL estructurados y flexibles. También aprenderá a garantizar la consistencia de los datos en estos pipelines de varios pasos mediante transacciones de varias instrucciones compatibles con ACID. Por último, descubrirá cómo encapsular lógica en SQL Stored Procedures y orquestar flujos de trabajo complejos con Lakeflow Jobs y estrategias de migración, transformando tareas heredadas en pipelines modulares y automatizados que aprovechan todas las capacidades de la plataforma Databricks.

Nota: En el caso de los archivos de clase SCORM, cierre la ventana de SCORM después de completar el contenido. No haga clic en el botón ‘Next Lesson’, ya que esto puede impedir que el módulo SCORM se marque como completado.

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

El contenido se desarrolló para participantes con estas habilidades/conocimientos/capacidades:

• Comprensión fundamental de workspaces SQL, almacenes de datos y Databricks notebooks (SQL, Python y markdown)

• Experiencia trabajando con la arquitectura Databricks Lakehouse, incluidos Delta Lake y Unity Catalog para gestión de datos y gobernanza de datos

• Familiaridad con la creación y gestión de flujos de trabajo para pipelines de datos y orquestación

• Experiencia previa consultando y analizando datos con SQL en bases de datos relacionales, incluido el uso de procedimientos almacenados y consultas dinámicas o parametrizadas

• Conocimiento práctico de proyectos de migración o modernización de datos, que abarcan conceptos fundamentales de almacenamiento de datos, como ETL, diseño de esquema, modelado de datos e informes de BI

• Conocimiento de la orquestación de pipelines de datos y las mejores prácticas de cumplimiento, y comprensión de los estándares ANSI SQL

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Próximas clases públicas

Catalog Management and Data Organization - Spanish

En este curso, aprenderá a diseñar, implementar y administrar estructuras de Catálogo y la organización de datos a gran escala con Unity Catalog en la Plataforma de Datos e IA de Databricks. Dividido en cinco módulos, comienza situando Unity Catalog dentro del modelo de implementación en la nube, y abarca la consola de cuenta, los metastores regionales y los roles de administrador que lo habilitan. A continuación, aprenderá a traducir la topología organizativa (unidades de negocio, regiones y entornos de desarrollo/QA/producción) en un diseño de Catálogo y esquema escalable, con convenciones de nomenclatura, propiedad y delegación MANAGE. Después, el curso aborda la integración segura de almacenamiento mediante credenciales de almacenamiento, ubicaciones externas, la jerarquía de almacenamiento administrado, tablas administradas frente a tablas externas, Volumes y Lakehouse Federation. Luego, aprenderá a Aplicar patrones de acceso y estrategias de aislamiento, incluidos el enlace workspace-Catálogo, la herencia de privilegios, los filtros de fila, las máscaras de columna y las políticas de control de acceso basado en atributos (ABAC), y a validar los resultados con señales de auditoría. Por último, el curso concluye con las mejores prácticas para diseñar, administrar y operar un entorno de Unity Catalog. Las demostraciones prácticas y los laboratorios se ejecutan en compute serverless e incluyen pasos breves de Genie Code.

Nota: Para 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 hacerlo podría impedir que el módulo SCORM se marque como completado.

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Lab

Associate

Machine Learning Practitioner

Data Preparation for Machine Learning - Spanish

Este curso enseña los fundamentos de la preparación de datos para machine learning tradicional en Databricks. Los estudiantes cargan datos en tablas Delta gobernadas por Unity Catalog y los exploran con Notebooks, visualizaciones incorporadas y Genie Code. Luego realizan la limpieza de Datos limpios, gestionan valores faltantes y valores atípicos, dividen y muestrean los datos sin fuga de datos, y construyen Pipelines de ML reproducibles con Spark ML para imputación, codificación y estandarización. Finalmente, almacenan, gobiernan y Reutilizan características con Ingeniería de características en Unity Catalog. Esto incluye búsquedas puntuales en el tiempo para conjuntos de entrenamiento sin fuga de datos y una introducción al servicio de características en línea con Online Feature Stores respaldados por Lakebase. Cada módulo combina clases teóricas con demostraciones prácticas y un laboratorio que se ejecutan en compute serverless. El entrenamiento, el servicio y el monitoreo de modelos no se tratan en este curso; se enseñan en los cursos Machine Learning Model Development y Machine Learning Model Deployment. Este curso está diseñado para Científicos de datos de nivel asociado y profesionales de machine learning que desean una base sólida en la preparación de datos en Databricks.

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.

Advanced Techniques with Apache Spark Declarative Pipelines - Spanish

Este curso explora Apache Spark Declarative Pipelines (SDP) de Databricks para la construcción de pipelines de transmisión de nivel de producción. Aprenderá patrones de diseño avanzados, aplicación robusta de calidad de datos e integración multiplataforma, elementos esenciales para la ingeniería de lakehouse en entornos reales.

A lo largo del curso, profundizará en técnicas modernas de Ingesta de datos y procesamiento, dominando herramientas como Liquid Clustering para la optimización del diseño y el patrón Multiplex Streaming para eventos con esquemas mixtos. Al finalizar los módulos, sabrá cómo gestionar con confianza la Evolución del esquema, automatizar el Change Data Capture (CDC) y garantizar la Integridad de los datos.

Nota:

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

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