Análisis de datos con Databricks para el sector financiero

Azure Databricks es una plataforma colaborativa 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 instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que deseen diseñar, implementar y desplegar modelos de aprendizaje automático utilizando Azure Databricks para casos de uso financiero.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Construir y entrenar modelos de aprendizaje automático con datos financieros en Azure Databricks.
• Utilizar MLflow para rastrear experimentos, gestionar modelos e implementar soluciones.
• Aplicar modelos para detectar anomalías, evaluar riesgos o pronosticar tendencias en el sector financiero.
• Integrar modelos de aprendizaje automático en pipelines escalables para su evaluación continua.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Muchas actividades prácticas de ejercicios.
• 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 coordinarlo.

Esta formación en directo, impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que deseen configurar, implementar y gestionar soluciones de análisis de datos mediante Databricks.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Databricks es una plataforma unificada de tipo Lakehouse 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 con instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de tecnología 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 de trabajo nativos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Explicar la arquitectura Lakehouse y el patrón Bronce→Plata→Oro (Medallión).
• Traducir la lógica de procedimientos almacenados a implementaciones en DataFrame de Spark y cuadernos.
• Diseñar e implementar rutinas de ingestión incremental, fusiones 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 focalizadas.
• Prácticas diarias utilizando conjuntos de datos representativos y ejercicios de migración.
• Revisiones guiadas del código, clínicas de optimización de rendimiento y práctica de orquestación de flujos de trabajo.

Opciones de personalización del curso

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