DBRICKS-DE_ADV | Advanced Data Engineering with Databricks
 
Este curso constituye un punto de entrada apropiado para aprender Ingeniería de Datos Avanzada utilizando la plataforma Databricks.
 
Objetivos del curso
Comprender e implementar arquitecturas de streaming con Spark y Delta Live Tables; aplicar buenas prácticas de privacidad de datos en proyectos de ingeniería con Databricks.
Optimizar el rendimiento de cargas y estructuras con Spark UI, caching y Photon.
Automatizar despliegues con Databricks Asset Bundles, CLI y GitHub Actions.

Perfil de audiencia
Profesionales con experiencia previa en procesamiento de datos que buscan dominar arquitecturas de streaming, optimización avanzada de cargas y automatización de despliegues en Databricks.
Responsables del diseño y gobierno de soluciones de datos a gran escala.
Especialistas en la automatización del ciclo de vida de datos y modelos.
Expertos en ML que necesitan optimizar sus pipelines, mejorar rendimiento y automatizar despliegues de proyectos de datos como parte de procesos MLOps en Databricks.

Prerrequisitos
Experiencia práctica previa con Databricks, conocimientos sólidos de Python, conocimientos sólidos en SQL y Bases de Datos.
Conocimiento de pipelines de datos y arquitectura de procesamiento.
Fundamentos de Spark y Delta Lake.
Experiencia básica con herramientas de DevOps.

Versión de la tecnología
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Esquema del curso
Capítulo 1: Fundamentos de Streaming
Capítulo 2: Agregaciones y Ventanas Temporales
Capítulo 3: Patrones de Ingesta de Datos
Capítulo 4: Control de Calidad en Streaming
Capítulo 5: Cumplimiento Normativo y Fundamentos
Capítulo 6: Técnicas de Protección de Identidad
Capítulo 7: Gestión del Ciclo de Vida de Datos
Capítulo 8: Técnicas de Optimización
Capítulo 9: Ajustes Finos y UDFs
Capítulo 10: Principios DevOps y CI/CD
Capítulo 11: Uso de Databricks Asset Bundles (DABs)
Capítulo 12: Plantillas y Automatización CI/CD
Capítulo 13: Desarrollo Local y Automatización
 
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