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Fundamentos de la plataforma: workspaces, notebooks, clústeres, Apache Spark, DataFrames, y primeros pipelines de datos. Ideal para analistas y desarrolladores que inician en Big Data.
Optimización de trabajos Spark, Delta Lake, arquitectura medallion (bronze, silver, gold), particionamiento, y buenas prácticas de ingeniería de datos para producción.
MLflow, entrenamiento y despliegue de modelos, feature stores, y orquestación de pipelines de Machine Learning end-to-end sobre la plataforma.
Procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos con PySpark y SQL.
Arquitectura Lakehouse confiable con transacciones ACID y time travel.
ETL/ELT escalable con la arquitectura medallion bronze-silver-gold.
MLflow para entrenar, versionar y desplegar modelos en producción.
Databricks sobre Azure y AWS, con buenas prácticas de seguridad.
Preparación para las certificaciones oficiales de Databricks.
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Formación presencial o remota exclusiva para su equipo, con casos de su industria.
70% hands-on: cada concepto se aplica en laboratorios sobre datos reales.
Contenido ajustado al nivel y objetivos de negocio de su organización.
Soporte post-curso y proyecto final aplicado a su contexto.
Se recomienda conocimiento básico de programación (idealmente Python) y SQL. No es necesaria experiencia previa en Big Data: el nivel básico parte desde los fundamentos.
Sí. Nuestro contenido está alineado con los objetivos de las certificaciones oficiales de Databricks (Data Engineer Associate y Professional), y dedicamos sesiones a la preparación del examen.
Sí. Ofrecemos modalidad presencial en Ecuador y remota en vivo, ambas con laboratorios prácticos sobre entornos Databricks reales.
Sí, es nuestra modalidad principal. Diseñamos programas in-company personalizados al nivel de su equipo y a los casos de uso de su industria.
Databricks unifica ingeniería de datos, analítica y Machine Learning en una sola plataforma Lakehouse, combinando la confiabilidad del data warehouse con la flexibilidad del data lake mediante Delta Lake.
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