DataOps es una metodología que está en auge, por eso en este webinar explicamos en qué consiste, qué beneficios tiene y mostramos cómo implementar un pipeline automatizado con Databricks y Azure DevOps.

En este webinar te mostramos cómo usar Databricks para procesar datos en tiempo real a partir de un caso concreto.

Abordamos el tema de forma integral y conversamos sobre los desafíos que un contexto tan dinámico plantea al alto management. 

Invitamos a la bioingeniera Aldana Palma para que nos explique la relación entre neurociencias y procesamiento de información visual.

Explicamos cómo construimos valor con agentes inteligentes que nos asisten y potencian nuestro trabajo. Mostramos un caso de uso real. 

En este video damos un marco teórico relacionado a la calidad de datos y explicamos cómo aplicarlo de forma práctica en Databricks. 

A partir de un caso práctico, en este tutorial explicamos todo lo necesario que hay que conocer para empezar a trabajar con Databricks. 

En este video explicamos en detalle cómo funcionan los Large Language Models (LLMs) y mostramos casos de uso concretos.

Explicamos cómo hacer buenos prompts al momento de documentar, de crear datos de prueba y de migrar de un lenguaje o tecnología a otra. 

Explicamos a qué síntomas hay que prestar atención en caso que los proyectos de Gobierno de Datos no alcancen los resultados esperados.

Hay varias dificultades en el desarrollo de proyectos de datos que derivan en su fracaso. Explicamos por qué pasa esto y cómo evitarlo.

Conversamos sobre cuáles son los motivos del fracaso en proyectos de datos, cómo evitarlos y cómo medimos el éxito y el avance. 

Como partner certificado de dbt Labs, en este video explicamos todo lo que hay que saber sobre la herramienta y qué vino a resolver.

En este video explicamos qué es y cómo funciona Presto. Mostramos cómo funciona su arquitectura y un paso a paso de cómo implementarlo.

En este video explicamos conceptos claves, mostramos cómo orquestar, cómo escala, damos ejemplos, mejores prácticas, etc.

Explicamos por qué MLflow es el gran habilitador para crear productos para que las soluciones estén en línea con los datos y los modelos.

Explicamos la diferencia entre batch, microbatch y tiempo real y desarrollamos un pipeline con Spark Streaming en Databricks Community.

Explicamos qué es, qué posibilidades laborales ofrece, cuáles son los diferentes roles, por dónde empezar a estudiar y mucho más.

Repasamos las etapas del ciclo de vida del dato, explicamos cómo preparar el stack tecnológico y cómo elegir las herramientas adecuadas. 

Explicamos qué es y qué problemas resuelve. También mostramos cómo implementar un pipeline automatizado con Databricks y Azure DevOps.

Explicamos qué novedades y beneficios introduce Databricks. Repasamos Delta Live Tables, Delta Sharing, Unity Catalog y Databricks SQL.

Hablamos sobre cuáles son los servicios de analytics que ofrece AWS y explicamos qué herramienta usar para cada etapa del ciclo del dato.

Repasamos cuáles son los desafíos que enfrentan las arquitecturas tradicionales y cómo las modernas pueden resolverlos.

Damos casos, ejemplos y planteamos escenarios de negocio real que sirven para esclarecer las dudas e inspirar diferentes proyectos.

Conversamos con Galicia sobre tendencias en reskilling/upskilling y sobre las estrategias para desarrollar culturas data-driven.