Fundamentos de Databricks: Ingeniería de Datos y Bases del Lakehouse

Las organizaciones de hoy luchan por administrar lagos de datos y almacenes de datos separados, lo que lleva a pipelines complejos y gobernanza fragmentada. La arquitectura Lakehouse resuelve esto combinando lo mejor de ambos mundos en una plataforma única y unificada. En este curso, pasará de ser un principiante a comprender cómo orquestar cargas de trabajo de datos de extremo a extremo. Explorará cómo Databricks administra el almacenamiento, la computación y la gobernanza para optimizar los flujos de trabajo de ingeniería de datos, análisis y machine learning. Lo que aprenderá: - Comprender los conceptos fundamentales de la arquitectura Lakehouse y el almacenamiento Delta Lake. - Construir pipelines de datos escalables utilizando la arquitectura Medallion, desde la ingesta bruta hasta las tablas de negocio limpias. - Configurar clústeres de cómputo y automatizar pipelines de datos utilizando flujos de trabajo integrados. - Consultar lagos de datos utilizando SQL estándar y construir dashboards analíticos dentro de Databricks SQL. - Administrar ciclos de vida de ciencia de datos y rastrear modelos de machine learning utilizando MLflow. - Aplicar principios modernos de gobernanza de datos con Unity Catalog para asegurar los activos de datos de su organización. El curso comienza con definiciones esenciales y conceptos de arquitectura central antes de guiarlo a través de la transformación de datos, la automatización de pipelines y el seguimiento de modelos. Aprenderá a través de explicaciones escritas claras, desgloses conceptuales y fragmentos de código prácticos. Este curso basado en texto está diseñado para aspirantes a ingenieros de datos, analistas y principiantes que desean comprender el ecosistema de datos moderno. No se requiere experiencia previa con Databricks. Comience a leer hoy para construir una base sólida en las tecnologías modernas de lakehouse de datos.