Modelado e Ingesta de Datos con Azure Databricks

La transición a una arquitectura de lakehouse moderna requiere una comprensión sólida de cómo se estructuran, almacenan y administran los datos. Este curso escrito integral lo guía a través de los principios centrales del modelado de datos dentro de Azure Databricks, ayudándolo a construir plataformas de datos de alto rendimiento. Progresará desde la comprensión de los conceptos fundamentales del lakehouse de datos hasta el diseño de estructuras de almacenamiento eficientes. Al leer explicaciones claras y ejemplos de código prácticos, aprenderá a optimizar el rendimiento de las consultas, administrar esquemas de datos y garantizar una gobernanza de datos robusta. Lo que aprenderá: 1. Comprender los fundamentos de la arquitectura de lakehouse, las tablas Delta Lake y la gobernanza de Unity Catalog. 2. Diseñar estructuras de tablas eficientes utilizando estrategias de partición, clústeres líquidos e indexación. 3. Implementar patrones de ingesta de datos para cargar datos por lotes y en streaming sin problemas. 4. Administrar dimensiones de cambio lento para rastrear los cambios históricos de datos a lo largo del tiempo. 5. Aplicar técnicas de optimización de datos como la compactación de archivos y el ordenamiento z para consultas más rápidas. 6. Configurar la seguridad y los controles de acceso utilizando prácticas modernas de gobernanza de datos. El curso comienza con la terminología esencial y los cimientos estructurales de los lagos de datos modernos. Luego explorará guías escritas paso a paso sobre diseño de esquemas, ajuste de rendimiento y gestión del ciclo de vida de los datos. Este curso está diseñado para ingenieros de datos principiantes, administradores de bases de datos y analistas que buscan hacer la transición a plataformas de datos en la nube modernas. No se requiere experiencia previa con Databricks, aunque una familiaridad básica con los conceptos de SQL es útil. Comience a leer hoy mismo para dominar los elementos esenciales del modelado de datos en la nube y construir canalizaciones de datos más rápidas y confiables.