Databricks y PySpark para Ingeniería de Datos

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

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Construir y entrenar modelos de aprendizaje automático con datos financieros en Azure Databricks.
• Utilizar MLflow para realizar un seguimiento de experimentos, gestionar modelos e implementar soluciones.
• Aplicar modelos para detectar anomalías, evaluar riesgos o predecir tendencias en el ámbito financiero.
• Integrar modelos de aprendizaje automático en tuberías escalables para su evaluación continua.

Formato del curso

• Clase interactiva con sesiones de discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica aplicada.
• 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.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que deseen configurar, implementar y gestionar soluciones de análisis de datos mediante Databricks.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y personalizar Databricks.
• Comprender cómo trabajan conjuntamente 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 respaldar flujos de trabajo escalables de ingeniería de datos y análisis.

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

Al completar 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 con DataFrames de Spark y cuadernos.
• Diseñar e implementar rutinas de ingesta incremental, fusiones y optimización usando Delta Lake.
• Construir pipelines end-to-end orquestados con Databricks Workflows, control de versiones, pruebas y gobernanza.

Formato del Curso

• Sesiones intensivas con instructor, enfocadas en demostraciones y explicaciones detalladas.
• Laboratorios prácticos diarios utilizando conjuntos de datos representativos y ejercicios de migración.
• Revisiones de código guiadas, clínicas de ajuste de rendimiento y práctica de 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 analítica unificada diseñada para big data y aprendizaje automático en entornos colaborativos.

Esta formación presencial dirigida por instructores (en línea o in situ) está orientada a analistas de datos y profesionales financieros de nivel principiante e intermedio que desean realizar análisis de datos a gran escala mediante el uso de Databricks en casos de uso relacionados con las finanzas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Muchas 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.

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

En esta capacitación en vivo y guiada por un instructor en Chile, los participantes aprenderán cómo utilizar Python y Spark en conjunto para analizar big data mientras realizan ejercicios prácticos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aprender a usar Spark con Python para analizar Big Data.
• Desarrollar ejercicios que imitan casos del mundo real.
• Utilizar diversas herramientas y técnicas para el análisis de big data mediante PySpark.

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

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

Al finalizar 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 ingestión de datos, transformación y análisis.
• Utilizar bucles y lógica condicional para controlar flujos de datos y tareas de ingeniería de características.
• Crear y gestionar funciones definidas por el usuario (UDF) para operaciones de datos reutilizables en PySpark.

Formato del curso

• Ponencia interactiva y discusión.
• Muchas 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 coordinarlo.