Databricks Tech Sessions

Aumente sus conocimientos técnicos,

Descubra un nuevo tema cada mes

En estos nuevos talleres online en vivo, exploraremos un nuevo tema cada mes, con inmersiones profundas en tecnologías específicas y características de productos relevantes para ingenieros de datos, científicos de datos, analistas de datos, arquitectos de datos y más. Las sesiones se llevarán a cabo en su idioma local de la mano de expertos de Databricks y estarán diseñadas para ampliar sus conocimientos técnicos y mejorar la calidad y la velocidad de entrega de sus proyectos.

 

No dude en inscribirse con antelación para reservar su plaza.

 

A continuación encontrará las próximas sesiones: 

 

11 Mayo 2022 - 10.00

Acelere sus proyectos de Machine Learning con AutoML y MLOps
La Inteligencia Artificial está lista para cambiar el mundo, pero el 87 % de las iniciativas Data Science no llegan nunca a producción. Estos proyectos requieren grandes inversiones, y no siempre es posible determinar su viabilidad antes de comenzar. Es necesario poder iterar, fallar y aprender rápidamente, para poder mejorar e innovar de forma ágil. La metodología DevOps también se queda corta, ya que además de trabajar con código es necesario tener en cuenta datos y modelos. Como ambos cambian constantemente, los casos de uso no pueden simplemente implementarse y olvidarse. Acompáñenos para aprender cómo aprovechar AutoML y MLOps para garantizar el éxito en sus iniciativas de IA.

 

8 Junio 2022 - 10.00

Databricks Unity Catalog: Gobierno unificado de datos e Inteligencia Artificial en el Lakehouse

 

Únase a nosotros para descubrir el modelo de seguridad y gobierno de grano fino de datos  en el Lakehouse utilizando formatos sencillos y abiertos.

 

Unity Catalog permite a las organizaciones administrar permisos de datos con grano fino  mediante el estándar ANSI SQL o sencillas interfaces de usuario, permitiendo agilizar el acceso a los datos de una manera segura y gobernada tanto para el consumo interno como a terceros y partners. Además, unifica el modelo en todas las nubes y tipos de datos. Finalmente, va más allá del gobierno de activos de la analítica tradicional, como tablas o vistas,  para controlar otros tipos de activos de datos usados por los científicos de datos o el entrenamiento automático  como modelos. Como resultado, las empresas obtienen una forma sencilla de gobernar todos sus datos y activos de inteligencia artificial.

 

 

 

 

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