Taller de Migración a Databricks: De Procedimientos Almacenados a Lakehouse (5 días intensivos)

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

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de datos de nivel intermedio que desean diseñar, construir y desplegar modelos de aprendizaje automático utilizando Azure Databricks para casos de uso financieros.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Construir y entrenar modelos de aprendizaje automático utilizando datos financieros en Azure Databricks.
• Usar MLflow para rastrear experimentos, gestionar modelos y desplegar soluciones.
• Aplicar modelos para detectar anomalías, evaluar riesgos o predecir tendencias en finanzas.
• Integrar modelos de ML en pipelines escalables para su evaluación continua.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Este curso de capacitación dirigido por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está diseñado para científicos de datos y desarrolladores que deseen configurar, implementar y administrar soluciones de análisis de datos utilizando Databricks.

Al final de este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar y ajustar Databricks.
• Comprender cómo Databricks y Apache Spark trabajan juntos.
• Aprender a cargar y transformar datos en Databricks.

Databricks Lakehouse es una plataforma unificada de datos e IA que combina ingeniería de datos, ciencia de datos y análisis en una única base escalable.

Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a ingenieros de datos y profesionales de análisis de nivel intermedio a avanzado que deseen adquirir habilidades listas para la producción en ingeniería de datos utilizando Databricks, Apache Spark, orquestación y visualización downstream.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar pipelines ETL/ELT escalables en la plataforma Databricks Lakehouse.
• Utilizar Spark y SQL avanzado eficazmente para el procesamiento y optimización de grandes volúmenes de datos.
• Construir, entrenar e implementar modelos utilizando patrones de ML en Big Data y las herramientas de Databricks.
• Implementar patrones de modelado e ingestión de datos alineados con las necesidades de análisis y reporting.
• Automatizar flujos de trabajo con Airflow/Astronomer y operacionalizarlos con Git-based CI/CD.
• Crear paneles y visualizaciones de producción utilizando Tableau conectado a Databricks.
• Entregar un proyecto final personalizado que demuestre una solución Lakehouse completa de principio a fin.

Formato del Curso

• Lecturas teóricas con temas diarios y lecturas enfocadas.
• Laboratorios prácticos extensos en Databricks y entornos de nube.
• Evaluaciones prácticas semanales y preparación para obtener una insignia de certificación.
• Trabajo en proyectos guiados con mentoría del instructor y revisiones por pares.
• Proyecto final personalizado y presentación.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

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

Esta formación dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a analistas de datos principiantes e intermedios, así como a profesionales financieros que deseen realizar análisis de datos de gran escala utilizando Databricks en casos de uso relacionados con la financiación.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Utilizar cuadernos de Databricks para consultar y analizar conjuntos de datos financieros.
• Limpiar y transformar datos financieros brutos para informes e insights.
• 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

• Conferencias interactivas y discusiones.
• Numerosos 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, por favor contáctenos para concertarlo.