Gestión Avanzada de Big Data con Databricks y Delta Lake

Estoy emocionada por el curso. Tanto por la herramienta en si, como la profesora. La única profesora que me gustó de la Maestría en IEBS y me la encuentro por acá 🙊 Platzi reclutando calidad ante todo

\### 1.1 Databricks como solución integral Databricks una plataforma que esta transformando el analisis de big data y el aprendizaje automático, es una solución integral diseñada para enfrentar los retos mas complejos: \* Análisis \* Visualización \* Machine Learning \* Procesamiento de datos \> Aprenderemos tambien Delta Lake, ya que es esencial para construir sistemas de datos robustos y escalables que soporten la toma de decisiones.

¡Wow! Algo que llevaba esperando bastante tiempo, emocionado por comenzar!!

Hola que bueno que respondas a las preguntas que te hacemos. Vi este curso y lo que he visto es muy bueno, crees que me podría servir para el proyecto que quiero implementar: 1\. Migración de 60 Reportes a Power BI de QVD a lógica de Python en DATABRICKS. 2\. Enviar la estructura de MEDALLION a SYNAPSES, para hacer unos reportes en Power BI en DTM. Que generen el Modeling Semántico de los mismos. Que sugerencias me puedes dar, quedo atenta a cualquier respuesta

**Databricks** es una plataforma de análisis de datos basada en la nube que permite a las empresas aprovechar el poder de **Apache Spark** para el procesamiento de datos en paralelo a gran escala. Diseñada para ser una solución integral, Databricks combina funcionalidades para la ingeniería de datos, la ciencia de datos, el aprendizaje automático (Machine Learning) y el análisis empresarial, todo dentro de un entorno colaborativo y gestionado. ### **Características principales de Databricks como solución integral** #### **1. Plataforma unificada** Databricks integra diversas disciplinas de trabajo en torno a los datos: * **Ingeniería de datos**: Con Apache Spark como núcleo, permite ETL eficiente, procesamiento de datos en tiempo real y manipulación de grandes volúmenes de datos. * **Ciencia de datos**: Facilita el desarrollo y entrenamiento de modelos de Machine Learning con herramientas avanzadas. * **Business Intelligence**: Compatible con herramientas como Power BI, Tableau, y generación de dashboards interactivos. #### **2. Escalabilidad** * Procesa grandes volúmenes de datos en paralelo, distribuidos entre múltiples nodos. * Escalado automático que ajusta recursos según la carga de trabajo, optimizando costos. #### **3. Integración con almacenamiento y datos** * Compatible con **data lakes** como **Azure Data Lake**, **Amazon S3**, y **Google Cloud Storage**. * Uso de **Delta Lake**, una capa de almacenamiento transaccional sobre un data lake, que combina: * Almacenamiento barato y escalable. * Garantías ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad). #### **4. Capacidades de colaboración** * **Notebooks compartidos**: Los equipos pueden trabajar juntos en un entorno interactivo que admite Python, Scala, SQL y R. * Funcionalidades de control de versiones y visualización integrada. #### **5. Machine Learning y AI** * Soporte para frameworks como **TensorFlow**, **PyTorch**, **XGBoost** y bibliotecas de Python como **scikit-learn**. * Pipelines de Machine Learning integrados para automatizar el entrenamiento, validación y despliegue de modelos. #### **6. Seguridad y gobernanza** * Compatible con estándares de seguridad como GDPR, HIPAA y SOC 2. * Administración de accesos basada en roles (RBAC). * Auditoría y monitoreo de actividades. #### **7. Multi-cloud y opciones gestionadas** * Disponible en **AWS**, **Azure** y **Google Cloud**. * Servicios gestionados que eliminan la necesidad de configurar y administrar clusters manualmente. ### **Ventajas de usar Databricks** 1. **Ahorro de costos**: Uso eficiente de recursos con escalado automático y pay-as-you-go. 2. **Mayor productividad**: Ambientes colaborativos que reducen la fricción entre equipos de ingeniería y análisis. 3. **Versatilidad**: Admite múltiples lenguajes de programación, motores de datos y herramientas externas. 4. **Integración con ecosistemas existentes**: Soporte para flujos de trabajo en la nube, herramientas de visualización y soluciones de terceros. ### **Casos de uso típicos** * **Ingeniería de datos**: Ingesta y limpieza de datos a gran escala para crear un data lake. * **Análisis de Big Data**: Generación de reportes interactivos y análisis exploratorio. * **Machine Learning**: Desarrollo de modelos predictivos y experimentación en tiempo real. * **IoT y procesamiento en tiempo real**: Ingesta de flujos de datos en tiempo real para análisis instantáneos. Databricks se posiciona como una herramienta integral para empresas que buscan democratizar el acceso a los datos y facilitar la colaboración entre equipos diversos.

Wow, espero que con esto me ayude a lograr un mejor entendimiento en DBricks y ser Master. Saludos

* ¿Cómo las empresas líderes en el mercado logran transformar y manipular cantidades masivas de datos para tomar decisiones estratégicas? * databricks: plataforma que está transformando el análisis de Big Data y ML * Es una solución integral diseñada para enfrentar los retos más complejos: análisis, visualización, ML y procesamiento de datos. * databricks + apache spark: manejar eficazmente arquitecturas de Big Data avanzadas como Delta Lake (sistemas robustos y escalables para soportar la toma de decisiones) * Requisitos: Python + SQL + Big Data + Arquitecturas de nube

No sabía que existía esta herramienta, que gran motivación