Databricks y PySpark para Ingeniería de Datos

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

Esta formación en vivo con instrucción (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que deseen diseñar, construir e implementar modelos de aprendizaje automático utilizando Azure Databricks para casos de uso financiero.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Conferencias interactivas y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

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

Este entrenamiento en vivo con instrucción directa en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigido a científicos de datos y desarrolladores que deseen configurar, implementar y administrar soluciones de análisis de datos utilizando Databricks.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar y establecer Databricks.
• Comprender cómo colaboran 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 impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a gerentes tecnológicos de nivel intermedio con antecedentes en ingeniería de datos que deseen migrar lógica compleja de OLAP procedimental a una arquitectura Lakehouse utilizando Databricks, Spark, Delta Lake, Unity Catalog y flujos de trabajo nativos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explicar la arquitectura Lakehouse y el patrón Bronce→Plata→Oro (Medallión).
• Traducir la lógica de procedimientos almacenados a implementaciones en Notebooks y DataFrames de Spark.
• Diseñar e implementar rutinas de ingesta incremental, fusión (merge) 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 instructores con demostraciones y explicaciones focalizadas.
• Laboratorios prácticos diarios utilizando datasets representativos y ejercicios de migración.
• Revisión guiada del código, clínicas de ajuste de rendimiento y práctica de orquestación de flujos de trabajo.

Opciones de Personalización del Curso

• Este curso se puede adaptar a su entorno, datasets y requisitos de gobernanza; por favor contáctenos para organizar la personalización.

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

Esta capacitación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos y profesionales financieros con niveles principiante e intermedio que desean realizar análisis de datos a gran escala mediante el uso de Databricks en casos de uso relacionados con el sector financiero.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Múltiples ejercicios y prácticas.
• Ejecución práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

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

En esta formación en vivo e impartida por un instructor en México, los participantes aprenderán cómo utilizar Python y Spark conjuntamente para analizar grandes cantidades de datos mientras realizan ejercicios prácticos.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Aprender a usar Spark con Python para analizar Big Data.
• Realizar ejercicios que imitan casos del mundo real.
• Utilizar diferentes herramientas y técnicas para el análisis de grandes datos usando 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 explorar, transformar y analizar datos avanzados de manera rápida en entornos empresariales.

Esta formación en vivo con instructor (en línea 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 de bucles, funciones definidas por el usuario y lógica avanzada de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Navegar y trabajar dentro de la plataforma Stratio utilizando los módulos Rocket e Intelligence.
• Aplicar PySpark en el contexto de ingestión, 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 (UDF) para operaciones de datos reutilizables en PySpark.

Formato del curso

• Lecciones interactivas y debates.
• 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 coordinar los detalles.