Análisis de Datos con Databricks para el Sector Financiero

Azure Databricks es una plataforma colaborativa basada en la nube que admite el análisis de datos masivos (big data) y el aprendizaje automático (machine learning) mediante Apache Spark y el ecosistema de Microsoft Azure.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que deseen diseñar, construir e implementar modelos de aprendizaje automático utilizando Azure Databricks para casos de uso financiero.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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.
• Numerous 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, contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo con instrucción presencial en Argentina (en línea o in situ) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que deseen configurar, desplegar y gestionar soluciones de análisis de datos utilizando Databricks.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta capacitación en vivo y presencial (online o in situ) está dirigida a gerentes tecnológicos 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 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 DataFrames de Spark y notebooks.
• Diseñar e implementar rutinas de ingesta incremental, fusión (merge) y optimización usando Delta Lake.
• Construir pipelines orquestados de extremo a extremo con Databricks Workflows, control de versiones, pruebas y gobernanza.

Formato del Curso

• Sesiones intensivas con instructor líder, enfocadas en demostraciones y explicaciones detalladas.
• Prácticas diarias (labs) utilizando conjuntos de datos representativos y ejercicios de migración.
• Revisiones guiadas de código, clínicas de ajuste de rendimiento y práctica de orquestación de flujos.

Opciones de Personalización del Curso

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