Databricks y PySpark para Ingeniería de Datos

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.

Databricks es una plataforma unificada de análisis diseñada para el manejo de grandes volúmenes de datos y el aprendizaje automático en entornos colaborativos.

Este curso presencial o online, impartido por instructores, está dirigido a analistas de datos y profesionales del sector financiero con conocimientos básicos o intermedios que deseen realizar análisis de datos a gran escala utilizando Databricks en contextos financieros.

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

• Utilizar las libretas de notas de Databricks para consultar y analizar conjuntos de datos financieros.
• Limpiar y transformar datos financieros sin procesar para generar informes e insights.
• Crear cuadros de mando y visualizaciones que permitan el seguimiento del rendimiento.
• Trabajar en colaboración en tiempo real con otros miembros del equipo mediante libretas compartidas.

Formato del curso

• Clases interactivas con debates y discusiones.
• Numerosos ejercicios prácticos y actividades de entrenamiento.
• Aplicación práctica en un entorno de laboratorio real.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar un programa adaptado a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinarlo.

Este curso ofrece una introducción práctica a la creación de flujos de trabajo escalables para el procesamiento de datos y el Aprendizaje Automático mediante PySpark. Los participantes aprenderán cómo funciona Apache Spark dentro de los ecosistemas modernos de Big Data, así como a procesar eficazmente grandes volúmenes de información basándose en principios de computación distribuida.

En esta formación presencial dirigida por un experto en España, los participantes descubrirán cómo combinar Python y Spark para abordar análisis de Big Data, ejercitándose a través de situaciones prácticas.

Al término del entrenamiento, obtendrán capacidades como:

• Dominar el uso conjunto de Spark y Python para procesar grandes volúmenes de datos.
• Resolver casos realistas mediante ejercicios aplicados.
• Aplicar diversas herramientas especializadas con PySpark en escenarios analíticos complejos.

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 capacitación presencial o online, dirigida por un instructor, está pensada para profesionales de los datos con conocimientos intermedios que deseen utilizar eficazmente los módulos Rocket e Intelligence en Stratio mediante PySpark, enfocándose en estructuras de bucles, funciones definidas por el usuario y lógica de datos avanzada.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Navegar e interactuar con la plataforma Stratio empleando los módulos Rocket e Intelligence.
• Aplicar PySpark en procesos de ingestión, transformación y análisis de datos.
• Utilizar bucles y lógica condicional para gestionar flujos de trabajo de datos y tareas de ingeniería de características.
• Crear y administrar funciones definidas por el usuario (UDFs) para operaciones reutilizables en PySpark.

Formato del curso

• Clases interactivas con discusión guiada.
• Numerosos ejercicios y prácticas dirigidas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

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