Análisis de datos con Databricks para finanzas

Azure Databricks es una plataforma colaborativa basada 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 en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que deseen diseñar, crear e implementar modelos de aprendizaje automático utilizando Azure Databricks para casos de uso financiero.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Crear 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 sector financiero.
• Integrar modelos de aprendizaje automático en pipelines escalables para su evaluación continua.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y sesiones de debate.
• Numerous 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.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar e instalar 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 capacitación en vivo y dirigida por instructores (en línea o en las instalaciones) está dirigida a gerentes tecnológicos de nivel intermedio con antecedentes en ingeniería de datos que desean migrar lógica OLAP procedural compleja a una arquitectura Lakehouse utilizando Databricks, Spark, Delta Lake, Unity Catalog y flujos nativos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Explicar la arquitectura Lakehouse y el patrón Bronce→Plata→Oro (Medallion).
• Traducir la lógica de procedimientos almacenados a implementaciones de Spark DataFrame y cuadernos.
• Diseñar e implementar rutinas de ingesta incremental, fusión y optimización utilizando Delta Lake.
• Construir pipelines completos con orquestación mediante Databricks Workflows, control de versiones, pruebas y gobernanza.

Formato del Curso

• Sesiones intensivas dirigidas por instructores con demostraciones y explicaciones enfocadas.
• Prácticas diarias usando conjuntos de datos representativos y ejercicios de migración.
• Revisiones de código guiadas, clínicas de ajuste de rendimiento y práctica en orquestación de flujos.

Opciones de Personalización del Curso

• Este curso se puede adaptar a tu entorno, conjuntos de datos y requisitos de gobernanza; contáctanos para organizar la personalización.