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.
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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