Descubre qué hace diferente al lakehouse frente a las arquitecturas tradicionales, cómo el patrón de medallas organiza los datos y dónde vive cada cosa dentro de la plataforma de Databricks.

¿Por qué el Lakehouse?

Descubre las funciones de fiabilidad del lakehouse

Equilibrios entre lakehouse y warehouse

La arquitectura Medallion

Explora las capas del medallón

Asocia las cargas de trabajo con las capas del medallón

Arquitectura de la plataforma

Control plane vs. data plane

¿Dónde se almacenan los registros de auditoría?

El paradigma Lakehouse

Crea el clúster adecuado para cada tarea, configúralo para optimizar coste y rendimiento, domina el entorno de cuadernos y conecta tu trabajo a Git, todo dentro del espacio de trabajo de Databricks.

Tipos de clúster y Runtimes

Crear y configurar un clúster

Opciones

Clúster All-Purpose

Clúster Jobs

¿Clúster All-purpose o Jobs?

Gestión y configuración de clústeres

Gestiona y configura un clúster

Options

Restart

Terminate

Edit Configuration

Escenarios de gestión de clústeres

Fundamentos del Notebook

Crea un cuaderno multilenguaje

Elegir el magic command adecuado

Colaboración y control de versiones

Explora el historial de versiones del notebook

Notebook Versioning

Databricks Repos

Both

Repos vs. versionado de notebooks

Cómputo y cuadernos

Protege tus datos con Unity Catalog, compártelos de forma segura con Delta Sharing y federar consultas a fuentes externas, todo sin copiar ni un solo byte.

Unity Catalog y linaje

Jerarquía de Unity Catalog

Explora los metadatos de una tabla en Unity Catalog

Fundamentos de Delta Sharing

Crea un Delta Share

Añade una tabla a un Delta Share

Delta Sharing: tipos y compensaciones

Compartición nativa vs. protocolo abierto

Costes de intercambio entre nubes

Federación de Lakehouse

Cuándo usar Lakehouse Federation

Configurar una conexión federada

Gobernanza y compartición

Empaqueta tu trabajo con Databricks Asset Bundles, despliega a producción y reúne todo en un escenario integrador final.

De la implementación manual a la automatizada

Examina la estructura de un proyecto DAB

DAB vs. despliegue tradicional

Dentro de un Asset Bundle

Inspecciona y modifica un Asset Bundle

Sigue un job desde la configuración hasta el código

Poniéndolo todo en conjunto

Flujo de trabajo de lakehouse de extremo a extremo

Equilibrar seguridad, coste y gobierno

¡Enhorabuena!

Despliegue y próximos pasos

¿Listo para trabajar con una plataforma de datos moderna que combina lo mejor de los data lakes y los data warehouses? En este curso, explorarás Databricks Lakehouse desde cero. Aprenderás cómo la arquitectura de medallas organiza los datos sin procesar hasta convertirlos en información confiable, a crear y configurar clústeres, y a construir cuadernos multilíngües conectados a Git. Después, profundizarás en el gobierno de datos con Unity Catalog, compartirás datos de forma segura usando Delta Sharing y desplegarás tu trabajo a producción con Asset Bundles. Al finalizar, te moverás con soltura por la plataforma de Databricks y entenderás cómo encajan sus componentes clave.

Los data lakes ofrecen flexibilidad pero carecen de fiabilidad. Los data warehouses ofrecen rendimiento, pero no pueden gestionar datos no estructurados. El lakehouse combina ambos, y Databricks es donde todo se une. En este curso, explorarás Databricks Lakehouse desde cero, adquiriendo experiencia práctica con los componentes principales de la plataforma.
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<h2>Comprende la arquitectura Lakehouse</h2>
Empieza descubriendo qué diferencia al Lakehouse de los enfoques tradicionales. Explorarás la arquitectura medallion — capas bronze, silver y gold — que transforma datos en bruto y desordenados en información limpia y lista para el negocio. Luego, familiarízate con el espacio de trabajo de Databricks para entender cómo los catálogos, los esquemas y los volúmenes organizan todo.
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<h2>Domina el cálculo y los notebooks</h2>
Aprende a elegir el clúster adecuado para cada tarea, configurar el autoescalado y la autoterminación para controlar los costes, y crear notebooks que combinen Python, SQL y Markdown. También conectarás tu trabajo a Git mediante Databricks Repos para el control de versiones y la colaboración en equipo.
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<h2>Gobierna y comparte datos de forma segura</h2>
Explora Unity Catalog para gestionar los controles de acceso y rastrear el linaje de datos en toda tu organización. Luego utiliza Delta Sharing para distribuir datos a los socios —en Databricks o en cualquier otra plataforma— y consulta fuentes externas con Lakehouse Federation, todo ello sin copiar ni un solo byte.
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<h2>Implementa en producción con Asset Bundles</h2>
Finaliza empaquetando tus notebooks, canalizaciones y trabajos en Databricks Asset Bundles para despliegues repetibles y automatizados. Un escenario de proyecto final reúne todo para que tú salgas preparado para aplicar estas habilidades en el trabajo.

Introduction to Databricks

Aprende Databricks Lakehouse: arquitectura medallón, clústeres, Unity Catalog, Delta Sharing y más.

Introducción a Databricks Lakehouse

Explora el Databricks Lakehouse: desde la arquitectura medallion y los clústeres hasta la gobernanza, el intercambio y la implementación.

Explora el Databricks Lakehouse: desde la arquitectura medallion y los clústeres hasta la gobernanza, el uso compartido y el despliegue.

Associate Data Engineer in Databricks

Una librería recién instalada no está disponible en Python

Los notebooks muestran datos en caché obsoletos tras una sesión larga

El equipo ha terminado por hoy y no hay trabajos programados

Ya no se necesita un clúster de pruebas después de una demo

El clúster se creó con la versión de runtime equivocada

El equipo necesita un tipo de nodo mayor para una carga de trabajo intensa

Escenarios de gestión de clústeres

Introducción a Databricks Lakehouse

ejercicio interactivo práctico