Análisis de datos con Databricks para finanzas

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

Esta capacitación presencial o en línea, dirigida por un instructor, está pensada para profesionales de datos con conocimientos intermedios que deseen diseñar, desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático mediante Azure Databricks orientados a aplicaciones financieras.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

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

Formato del curso

• Clases interactivas y debates guiados.
• Numerosos ejercicios prácticos y actividades de entrenamiento.
• Implementación directa en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Si desea solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades específicas, no dude en contactarnos para coordinarlo.

Este curso práctico y dirigido por instructores en España (tanto online como presencial) está orientado a científicos de datos y desarrolladores que deseen configurar, implementar y gestionar soluciones de análisis de datos mediante Databricks.

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

• Configurar y personalizar Databricks.
• Comprender cómo Databricks y Apache Spark interactúan entre sí.
• Aprender a cargar y transformar datos en Databricks.

Databricks es una plataforma unificada tipo Lakehouse que integra Spark, Delta Lake y gobernanza mediante Unity Catalog, lo cual facilita el desarrollo de flujos de trabajo escalables en ingeniería de datos y análisis.

Este entrenamiento práctico dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a gerentes tecnológicos con conocimientos en ingeniería de datos que deseen migrar lógicas complejas basadas en procedimientos almacenados hacia una arquitectura Lakehouse utilizando Databricks, Spark, Delta Lake, Unity Catalog y flujos de trabajo nativos.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Explicar la arquitectura Lakehouse y el patrón Bronze→Silver→Gold (Medallion).
• Traducir lógicas contenidas en procedimientos almacenados a implementaciones con DataFrames de Spark y notebooks.
• Diseñar e implementar rutinas de ingestión incremental, fusión de datos y optimización mediante Delta Lake.
• Crear pipelines completos orquestados con Databricks Workflows, control de versiones, pruebas y gobernanza.

Formato del curso

• Sesiones intensivas guiadas por un instructor, con demostraciones y explicaciones enfocadas en los temas clave.
• Prácticas diarias que utilizan conjuntos de datos representativos y ejercicios de migración práctica.
• Revisión guiada del código, sesiones de ajuste de rendimiento y práctica en la orquestación de flujos de trabajo.

Opciones de personalización del curso

• Este curso puede adaptarse a su entorno, conjuntos de datos y requisitos de gobernanza; no dude en contactarnos para coordinar la personalización.