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.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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