Databricks y PySpark para Ingeniería de Datos

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.

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

Esta formación impartida por un instructor, disponible en modalidad en línea o presencial, está dirigida a analistas de datos de nivel principiante a intermedio y 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 capacitación, los participantes podrán:

• Utilizar cuadernos de Databricks para consultar y analizar conjuntos de datos financieros.
• Limpiar y transformar datos financieros crudos para informes e insights.
• Crear paneles de control y visualizaciones para el seguimiento del desempeño.
• Colaborar con miembros del equipo en tiempo real mediante cuadernos compartidos.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusión grupal.
• Gran cantidad de ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizar los detalles.

Esta formación ofrece una introducción práctica a la construcción de flujos de trabajo escalables para el procesamiento de datos y el Aprendizaje Automático utilizando PySpark. Los participantes aprenderán cómo opera Apache Spark dentro de los ecosistemas modernos de Big Data y cómo procesar eficientemente grandes conjuntos de datos aplicando principios de computación distribuida.

En este taller en vivo con instrucción directa en Venezuela, los participantes aprenderán cómo utilizar Python y Spark juntos para analizar grandes datos mientras realizan ejercicios prácticos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aprender a usar Spark con Python para analizar Big Data.
• Realizar ejercicios que simulan casos del mundo real.
• Utilizar diversas herramientas y técnicas para el análisis de grandes datos mediante 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 de manera avanzada en entornos empresariales.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o en sitio) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean utilizar los módulos Rocket e Intelligence de Stratio de forma efectiva con PySpark, centrándose en estructuras de bucle, funciones definidas por el usuario y lógica avanzada de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Navegar y trabajar dentro de la plataforma Stratio utilizando los módulos Rocket e Intelligence.
• Aplicar PySpark en el contexto de ingesta, transformación y análisis de datos.
• Utilizar bucles y lógica condicional para controlar flujos de trabajo de datos 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

• Conferencia interactiva y discusión.
• Bastantes ejercicios y práctica.
• 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 coordinarla.