Databricks y PySpark para Ingeniería de Datos

Azure Databricks es una plataforma colaborativa basada en la nube que admite análisis de datos masivos y aprendizaje automático mediante Apache Spark y el ecosistema de Microsoft Azure.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean diseñar, construir e implementar modelos de aprendizaje automático utilizando Azure Databricks para casos de uso financieros.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Construir y entrenar modelos de aprendizaje automático utilizando datos financieros en Azure Databricks.
• Utilizar MLflow para seguir experimentos, gestionar modelos e implementar soluciones.
• Aplicar modelos para detectar anomalías, evaluar riesgos o pronosticar tendencias en el ámbito financiero.
• Integrar modelos de aprendizaje automático en pipelines escalables para su evaluación continua.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Este curso en vivo impartido por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigido a científicos de datos y desarrolladores que deseen configurar, implementar y gestionar soluciones de análisis de datos utilizando Databricks.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Configurar y establecer Databricks.
• Comprender cómo funcionan juntos Databricks y Apache Spark.
• Aprender a cargar y transformar datos en Databricks.

Databricks es una plataforma Lakehouse unificada que combina Spark, Delta Lake y gobernanza (Unity Catalog) para apoyar flujos de trabajo escalables de ingeniería de datos y análisis.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes tecnológicos de nivel intermedio con antecedentes en ingeniería de datos que deseen migrar lógica OLAP procedural compleja a una arquitectura Lakehouse utilizando Databricks, Spark, Delta Lake, Unity Catalog y flujos de trabajo nativos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Explicar la arquitectura Lakehouse y el patrón Bronce→Plata→Oro (Medallion).
• Traducir la lógica de procedimientos almacenados a implementaciones en notebooks de Spark DataFrames.
• Diseñar e implementar rutinas de ingesta incremental, combinaciones y optimización utilizando Delta Lake.
• Construir pipelines orquestados de extremo a extremo con Databricks Workflows, control de versiones, pruebas y gobernanza.

Formato del Curso

• Sesiones intensivas impartidas por un instructor con demostraciones y explicaciones focalizadas.
• Prácticas diarias utilizando conjuntos de datos representativos y ejercicios de migración.
• Revisiones de código guiadas, clínicas de ajuste de rendimiento y práctica en orquestación de flujos de trabajo.

Opciones de Personalización del Curso

• Este curso puede adaptarse a su entorno, conjuntos de datos y requisitos de gobernanza; contáctenos para coordinar la personalización.

Databricks es una plataforma unificada de análisis diseñada para big data y aprendizaje automático en entornos colaborativos.

Este curso práctico, impartido por un instructor (en línea o presencial), está dirigido a analistas de datos y profesionales financieros de nivel principiante a intermedio que deseen realizar análisis de datos a gran escala utilizando Databricks en casos de uso relacionados con las finanzas.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Utilizar cuadernos (notebooks) de Databricks para consultar y analizar conjuntos de datos financieros.
• Limpiar y transformar datos financieros crudos para informes e información práctica.
• Crear paneles y visualizaciones para el seguimiento del rendimiento.
• Colaborar con miembros del equipo en tiempo real sobre cuadernos compartidos.

Formato del Curso

• Clases interactivas y discusión.
• Muchas actividades y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

Esta capacitación ofrece una introducción práctica para construir flujos de trabajo escalables de procesamiento de datos y aprendizaje automático utilizando PySpark. Los participantes aprenden cómo opera Apache Spark dentro de ecosistemas modernos de Big Data y cómo procesar eficientemente grandes conjuntos de datos aplicando principios de computación distribuida.

En este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Bolivia, los participantes aprenderán cómo utilizar Python y Spark juntos para analizar grandes datos mientras realizan ejercicios prácticos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aprender a usar Spark con Python para analizar Big Data.
• Realizar ejercicios que imitan casos reales.
• Utilizar diferentes herramientas y técnicas para el análisis de grandes datos mediante PySpark.

Stratio es una plataforma centrada en los datos que integra big data, inteligencia artificial y gobernanza en una única solución. Sus módulos Rocket e Intelligence permiten la exploración rápida de datos, su transformación y el análisis avanzado en entornos empresariales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (online o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que deseen utilizar eficazmente los módulos Rocket e Intelligence de Stratio con PySpark, centrándose en estructuras iterativas, funciones definidas por el usuario y lógica avanzada de datos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Navegar y trabajar dentro de la plataforma Stratio utilizando los módulos Rocket e Intelligence.
• Aplicar PySpark en el contexto de ingesta, transformación y análisis de datos.
• Utilizar bucles y lógica condicional para controlar flujos de trabajo y tareas de ingeniería de características.
• Crear y gestionar funciones definidas por el usuario (UDFs) para operaciones de datos reutilizables en PySpark.

Formato del curso

• Lección interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.