Ingeniería de datos avanzada con Databricks
Impartido por:
Lo que aprenderás en este curso:
- Configurar un entorno de Databricks en Azure Cloud, integrándolo con otros servicios de Azure clave.
- Técnicas avanzadas de procesamiento de datos utilizando Spark en Databricks, incluyendo RDD, Dataframes y Spark SQL.
- Optimizar el rendimiento de los flujos de trabajo de datos utilizando técnicas como Data Skipping, Z-Order y Bucket Tables.
- Implementar medidas de seguridad y control de acceso utilizando Azure Key Vault para proteger las credenciales y secretos.
Requisitos del curso
Se recomienda tener conocimiento de los conceptos básicos de la ingeniería de datos y procesamiento de datos con Databricks y familiaridad con los servicios de Azure Cloud.
Valoraciones de estudiantes:
Contenido del curso:
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- 4m
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Databricks Workspace4m
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Práctica: Databricks Workspaces6m
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Microsoft Data Ecosystem6m
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Microsoft Data Ecosystem en la práctica9m
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Spark en Databricks6m
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Spark en Databricks en la práctica15m
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Data Ingestion11m
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Data Ingestion Streaming Data en Delta Lake21m
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Optimizar el rendimiento9m
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Práctica: Cómo optimizar el rendimiento en Databricks16m
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Conclusión y próximos pasos1m
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Dudas frecuentes
¿Cuándo comienza la formación?
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¿Puedo obtener un diploma que acredite mis conocimientos?
Efectivamente, una vez superada cada formación, podrás descargarte el diploma acreditativo de cada una de ellas. Añádelas a tu CV y mejora tu perfil para las empresas.
También podrás obtener un diploma de nivel superior al superar todas las formaciones de la lista.
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Este curso está dirigido especialmente a profesionales que buscan dominar el ecosistema de Databricks y Azure Cloud, ya que no solo cubre los fundamentos de Databricks y cómo establecer tu entorno en la nube, sino que también profundiza en técnicas avanzadas de procesamiento de datos para maximizar la eficiencia y el rendimiento de tus proyectos.
La formación comienza con una introducción a Databricks, de forma que puedas familiarizarte con su interfaz y funcionalidades clave. Aprenderás a configurar tu entorno en Azure, conectarte a fuentes de datos diversas y manejar grandes volúmenes de datos de manera efectiva, así estarás preparado para los desafíos que vienen a continuación.
El corazón del curso se centra en el procesamiento avanzado de datos con Apache Spark, explorando RDDs (Resilient Distributed Datasets), DataFrames y Spark SQL. Cada uno de estos componentes es esencial para el manejo eficaz de datos, y dominarlos te permitirá extraer insights valiosos de tus conjuntos de datos, independientemente de su tamaño.
La optimización de consultas y el rendimiento de tus aplicaciones de datos es otra área clave del curso. Aprenderás técnicas especializadas para afinar tus flujos de trabajo en Databricks, asegurando que tus aplicaciones sean no solo potentes sino también rentables. Este conocimiento es crucial en la era actual de la ingeniería de datos, donde la eficiencia y la optimización son tan importantes como la capacidad de procesamiento.
Además, abordaremos las prácticas de seguridad en Databricks, utilizando herramientas como Azure Key Vault para gestionar credenciales y secretos de forma segura. Este enfoque integral asegura que tus entornos de datos no solo sean potentes y eficientes, sino también seguros y conformes a las mejores prácticas de la industria.
Finalmente, el curso concluye con un proyecto práctico, donde tendrás la oportunidad de aplicar todo lo aprendido en un entorno real. Este proyecto integrador te desafiará a combinar tus nuevas habilidades en ingeniería de datos, desde la configuración inicial hasta el despliegue de soluciones de datos avanzadas, marcando el comienzo de tu transformación en un ingeniero de datos experto en Databricks.
Si quieres transformar tu carrera con habilidades avanzadas en ingeniería de datos con Databricks, realizando este curso estarás a un paso de convertirte en el experto en datos que siempre has querido ser.
