Análisis de Datos con Databricks para Finanzas

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

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

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Construir y entrenar modelos de aprendizaje automático utilizando 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.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• 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 organizarlo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que deseen configurar, implementar y gestionar soluciones de análisis de datos utilizando Databricks.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y ajustar Databricks.
• Comprender cómo trabajan juntos 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 de ingeniería de datos y análisis escalables.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a gerentes tecnológicos de nivel intermedio con formación en ingeniería de datos, que deseen migrar lógica OLAP procedural compleja a una arquitectura Lakehouse utilizando Databricks, Spark, Delta Lake, Unity Catalog y flujos de trabajo nativos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Explicar la arquitectura Lakehouse y el patrón Bronce→Plata→Oro (Medallion).
• Traducir la lógica de procedimientos almacenados a implementaciones en Spark DataFrame y notebooks.
• Diseñar e implementar rutinas de ingesta incremental, fusión (merge) y optimización utilizando Delta Lake.
• Construir flujos de trabajo completos orquestados con Databricks Workflows, control de versiones, pruebas y gobernanza.

Formato del curso

• Sesiones intensivas impartidas por instructores con demostraciones y explicaciones centradas.
• Prácticas diarias con ejercicios utilizando conjuntos de datos representativos y actividades de migración.
• Revisiones de código guiadas, clínicas de ajuste de rendimiento y práctica de orquestación de flujos de trabajo.

Opciones de personalización del curso

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