DATABRICKS BOOTCAMP

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EXECUTIVE TRACK

DATABRICKS BOOTCAMP FOR EXECUTIVES

Lidera la transformación digital y convierte los datos en resultados de negocio. Desarrolla visión estratégica, toma mejores decisiones y potencia el impacto de la inteligencia artificial en tu organización.

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DATA & AI
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Plan de Estudios

Tres tracks especializados para cada etapa de tu carrera en datos.

Forma tu expertise técnico en Databricks con 32 horas en vivo (4 semanas) de práctica hands-on, cubriendo todo el stack de Data Engineering y AI.

Julio 27, 202610 cupos disponibles¡Comienza tu camino técnico!

Días

Lunes, Martes, Jueves, Viernes

Horario

6:00 pm — 8:00 pm

Colombia · UTC-5

2 hrs por sesión · 16 sesiones · 32 hrs totales

Módulo 1

Fundamentos Modernos de Data & AI + Ingesta a Escala

Objetivo: Establecer las bases del ecosistema Databricks y la arquitectura Lakehouse, y dominar las técnicas de ingesta batch y streaming con Auto Loader y Spark Structured Streaming.

Arquitectura Lakehouse vs Data Warehouse
Clusters y runtime de Databricks
Notebooks, repos y control de versiones
Introducción a Delta Lake
Auto Loader y Structured Streaming
Fuentes de datos: S3, ADLS, GCS
Schema evolution y enforcement
Checkpointing y manejo de errores

Lab Práctico: Configurar un workspace Databricks y construir un pipeline de ingesta continua desde S3 hacia una tabla Delta.

Módulo 2

Delta Lake & Gobernanza + Analytics Avanzado & Performance

Objetivo: Aplicar las capacidades avanzadas de Delta Lake y Unity Catalog para gobernanza de datos, y optimizar consultas SQL y procesamiento Spark para máximo rendimiento.

ACID transactions y time travel
Vacuum, optimize y Z-ordering
Unity Catalog: catálogos, esquemas y permisos
Data lineage y auditoría
Photon engine y adaptive query execution
Partitioning, bucketing y bloom filters
Spark UI y diagnóstico de performance
Medallion architecture patterns

Lab Práctico: Implementar un catálogo en Unity Catalog con control de acceso por columna y optimizar un pipeline existente reduciendo el tiempo de ejecución en un 50%.

Módulo 3

Machine Learning + AI & LLMs en Databricks

Objetivo: Desarrollar y entrenar modelos ML usando Feature Store y MLflow, e integrar modelos de lenguaje de gran escala en pipelines de datos con Databricks AI.

MLflow tracking, registro y serving
Databricks Feature Store
AutoML y experimentación
Hyperparameter tuning con Hyperopt
Foundation Models y Model Serving
RAG (Retrieval Augmented Generation)
Databricks Vector Search
Prompt engineering y fine-tuning

Lab Práctico: Entrenar y registrar un modelo de clasificación con MLflow y construir un sistema RAG que responde preguntas sobre documentos usando Vector Search.

Módulo 4

MLOps & Producción + Proyecto Final & Storytelling

Objetivo: Desplegar y monitorear modelos ML en producción con prácticas MLOps modernas, e integrar todos los conceptos aprendidos en un proyecto end-to-end.

Model registry y versionado
CI/CD para pipelines ML con Databricks Asset Bundles
Monitoreo de modelos y data drift
Feast y feature serving
Definición de problema de negocio real
Arquitectura de solución completa
Presentación ejecutiva de resultados
Preparación para certificación Databricks

Lab Práctico: Configurar un pipeline CI/CD que despliega un modelo a producción y presentar un proyecto completo de Data Engineering o ML ante mentores de la industria.

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¿Por qué elegirnos?

Más que un bootcamp, una comunidad de profesionales que te acompaña en tu crecimiento.

Reubicación Laboral

Te apoyamos en el proceso de encontrar oportunidades laborales en el sector tecnológico, conectándote con empresas que buscan perfiles certificados en Databricks.

Mentores Exclusivos

Aprende con profesionales activos en la industria con certificaciones Databricks reales y experiencia en proyectos empresariales de Big Data y AI.

Contenido Actualizado

Nuestro currículo se actualiza constantemente para reflejar los últimos avances en Databricks, garantizando que aprendas lo más relevante del mercado.