Fundamentos de Ingeniería de Datos con Spark, Databricks y Delta Lake

Las empresas modernas dependen de pipelines de datos robustos para convertir datos brutos en insights accionables, lo que convierte a la ingeniería de datos en una de las habilidades más críticas de la actualidad. Este curso te introduce a los conceptos centrales de la arquitectura lakehouse, brindándote una base sólida en el procesamiento de datos moderno. Pasarás de comprender los conceptos básicos de datos a leer, escribir y ejecutar pipelines de datos. A través de explicaciones escritas claras y ejemplos de código estructurados en Python y Scala, aprenderás a procesar conjuntos de datos a gran escala, gestionar tablas de datos fiables e implementar flujos de trabajo de datos estándar de la industria. Lo que aprenderás: - Comprender los principios fundamentales de la arquitectura Databricks Lakehouse y la computación distribuida con Apache Spark. - Construir pipelines de datos fiables utilizando Spark SQL, DataFrames y APIs tanto en Python como en Scala. - Gestionar Delta Tables utilizando funciones avanzadas como time travel, historial de versiones y evolución de esquemas. - Optimizar el rendimiento de las consultas utilizando Delta caching, gestión de archivos y diseños de almacenamiento modernos. - Configurar la gobernanza de datos y los conceptos básicos de almacenamiento de archivos utilizando volúmenes de Unity Catalog. - Aplicar prácticas de pruebas y monitorización de pipelines de datos para garantizar la calidad de los datos y la fiabilidad del pipeline. El viaje comienza con la terminología esencial de ingeniería de datos y la configuración de Spark antes de avanzar sistemáticamente a través de transformaciones de DataFrames, carga de datos, operaciones de Delta Lake y ajuste de rendimiento. Leerás exhaustivas explicaciones de código y practicarás con ejercicios conceptuales diseñados para reforzar tu aprendizaje. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de datos, administradores de bases de datos y desarrolladores de software que son nuevos en las tecnologías de big data. No se requiere experiencia previa con Spark o Databricks, aunque una familiaridad básica con SQL y conceptos generales de programación es útil. Comienza a construir tu base de ingeniería de datos hoy mismo.