Análisis de Datos con Databricks para Finanzas

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

Esta formación dirigida por instructores, disponible en línea o presencial, está orientada a profesionales de datos de nivel intermedio que deseen diseñar, construir e implementar modelos de aprendizaje automático mediante Azure Databricks para casos de uso financieros.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Crear y entrenar modelos de aprendizaje automático utilizando datos financieros en Azure Databricks.
• Utilizar MLflow para seguir 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

• Conferencia interactiva y discusión.
• 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, contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo con instrucción directa en Peru (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 establecer Databricks.
• Comprender cómo funcionan conjuntamente Databricks y Apache Spark.
• Aprender a cargar y transformar datos en Databricks.

Databricks es una plataforma Lakehouse unificada que combina Spark, Delta Lake y gobernanza (Unity Catalog) para respaldar flujos de trabajo escalables de ingeniería de datos y analítica.

Este entrenamiento en vivo impartido por un instructor (en línea o in situ) está dirigido a gerentes de tecnología de nivel intermedio con formación en ingeniería de datos que deseen migrar lógica OLAP procedimental compleja a una arquitectura Lakehouse utilizando Databricks, Spark, Delta Lake, Unity Catalog y flujos de trabajo nativos.

Al completar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Explicar la arquitectura Lakehouse y el patrón Bronce→Plata→Oro (Medallion).
• Traducir la lógica de procedimientos almacenados a implementaciones con DataFrames de Spark y notebooks.
• Diseñar e implementar rutinas de ingesta incremental, consolidación 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 impartidas por un instructor, con demostraciones y explicaciones centradas.
• Prácticas manuales diarias utilizando conjuntos de datos representativos y ejercicios de migración.
• Revisiones guiadas del código, clínicas de ajuste 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; contáctenos para coordinar la personalización.