Curso Databricks Gratuito

🚀 W𝗼𝗿𝗸𝘀𝗵𝗼𝗽 gratuito 𝗱𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗮𝗯𝗿𝗶𝗰𝗸𝘀!!

Hace unos días se organizaba el Workshop de Fabric, https://lnkd.in/dF44GQ75 y dado el éxito de asistencia e interés en realizar más Workshops de este tipo, aquí tenéis el de Databricks.

📚 Video completo 𝗴𝗿𝗮𝘁𝘂𝗶𝘁𝗼: https://lnkd.in/drDQwrqS

𝗤𝗨𝗘 𝗔𝗣𝗥𝗘𝗡𝗗𝗘𝗥𝗔𝗦?

𝟭. 𝗘𝗻𝘁𝗲𝗻𝗱𝗲𝗿 𝗹𝗮 𝗔𝗿𝗾𝘂𝗶𝘁𝗲𝗰𝘁𝘂𝗿𝗮 𝘆 𝗙𝘂𝗻𝗰𝗶𝗼𝗻𝗮𝗺𝗶𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗱𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗮𝗯𝗿𝗶𝗰𝗸𝘀

Aprenderás cómo está construido Databricks, qué es el Lakehouse, cómo se integra con Azure, AWS y Google Cloud, y cómo se gestionan los entornos, clusters y notebooks.

Esto te dará la base para trabajar correctamente y optimizar recursos desde el primer día. Todo, basado en ejemplos reales en grandes organizaciones

𝟮. 𝗧𝗿𝗮𝗯𝗮𝗷𝗮𝗿 𝗰𝗼𝗻 𝗗𝗮𝘁𝗼𝘀 𝗲𝗻 𝗗𝗲𝗹𝘁𝗮 𝗟𝗮𝗸𝗲

Descubrirás Delta Lake, el formato que combina Data Lake + ACID + rendimiento.Podrás usarlo para:- Versionar datos- Gestionar grandes volúmenes de información- Garantizar calidad y consistencia de datos

Es clave para construir pipelines fiables.

𝟯. 𝗧𝗿𝗮𝗻𝘀𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝗿 𝗗𝗮𝘁𝗼𝘀 𝗮 𝗘𝘀𝗰𝗮𝗹𝗮 𝗰𝗼𝗻 𝗔𝗽𝗮𝗰𝗵𝗲 𝗦𝗽𝗮𝗿𝗸

Aprenderás a usar PySpark dentro de Databricks y ejecutar transformaciones distribuidas.Esto te permitirá procesar datos rápido y con menos coste

𝟰. 𝗖𝗿𝗲𝗮𝗿 𝗗𝗮𝘀𝗵𝗯𝗼𝗮𝗿𝗱𝘀 𝘆 𝗩𝗶𝘀𝘂𝗮𝗹𝗶𝘇𝗮𝗰𝗶𝗼𝗻𝗲𝘀 𝗲𝗻 𝗗𝗮𝘁𝗮𝗯𝗿𝗶𝗰𝗸𝘀

Aprenderás a generar visualizaciones directamente en Databricks SQL o conectando herramientas externas como: - Power BI- Tableau- Looker

Sabrás cuándo visualizar dentro del entorno y cuándo hacerlo fuera para analítica avanzada

𝟱. 𝗔𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝗿 𝗠𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 𝘆 𝗠𝗟𝗢𝗽𝘀

Vas a aprender a entrenar modelos y gestionarlos en producción usando:- MLflow- TensorFlow / scikit-learn / PyTorch

Además, gestionarás:- Versionado de modelos- Trazabilidad de experimentos- Monitorización del rendimiento del modelo

𝟲. 𝗜𝗻𝘁𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝗶𝗿𝘁𝗲 𝗲𝗻 𝗜𝗔 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗮 𝘆 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝗼𝘀 𝗱𝗲 𝗟𝗲𝗻𝗴𝘂𝗮𝗷𝗲 (𝗟𝗟𝗠𝘀)

Aprenderás a integrar Databricks con:- Modelos abiertos (Hugging Face)- Servicios de IA generativa- Notebooks interactivos para experimentación

Podrás crear prototipos reales basados en LLMs

𝟳. 𝗔𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝘇𝗮𝗿 𝗣𝗶𝗽𝗲𝗹𝗶𝗻𝗲𝘀 𝘆 𝗖𝗼𝗻𝘁𝗿𝗼𝗹𝗮𝗿 𝗖𝗼𝘀𝘁𝗲𝘀

Aprenderás a:- Programar workflows y orquestación con Databricks Jobs y Airflow- Gestionar entornos con Unity Catalog- Optimizar uso de clusters y coste final del proyecto

Esto es clave para pasar de “prueba” a producción fiable y sostenible.