Databricks

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que deseen diseñar, implementar y poner en producción modelos de aprendizaje automático utilizando Azure Databricks para casos de uso financiero.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debates.
• Numerosos ejercicios y práctica continua.
• 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.

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 y dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de tecnología de nivel intermedio con antecedentes en ingeniería de datos, que 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 podrán:

• 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, 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 dirigidas por un instructor, con demostraciones y explicaciones enfocadas.
• Talleres prácticos diarios utilizando conjuntos de datos representativos y ejercicios de migración.
• Revisiones guiadas del código, clínicas de ajuste de rendimiento y práctica en la orquestación de flujos de trabajo.

Opciones de Personalización del Curso

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

Databricks es una plataforma unificada de análisis diseñada para el procesamiento de grandes volúmenes de datos (big data) y aprendizaje automático (machine learning) en entornos colaborativos.

Esta formación dirigida por instructores, disponible en línea o presencial, está dirigida a analistas de datos de nivel principiante e intermedio, así como a profesionales financieros que deseen realizar análisis de datos a gran escala utilizando Databricks en casos de uso relacionados con el sector financiero.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Formato del Curso

• Clases interactivas y discusiones.
• Gran cantidad de 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, contáctenos para coordinarla.