Databricks Certified Data Engineer Associate - ELT With Spark SQL and Python [E2][Español]

Este es el segundo episodio titulado "ELT With Spark SQL and Python" - "Transforming Data with Apache Spark".
En este capítulo, exploramos diversas tareas de transformación de datos, como la consulta de archivos, la escritura en tablas con diversas estrategias y la realización de operaciones ETL avanzadas. Además, descubriremos el potencial de las funciones de orden superior y las funciones definidas por el usuario (UDF) en Spark SQL.

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El examen Databricks Certified Data Engineer Associate evalúa la capacidad para utilizar la plataforma Databricks Lakehouse en tareas introductorias de ingeniería de datos. Los temas principales que abarca el examen incluyen:
1. Plataforma Databricks Lakehouse (24%): Comprensión de los conceptos, arquitectura y beneficios de la plataforma para los equipos de datos.
2. ELT con Spark SQL y Python (29%): Uso de Apache Spark™ SQL y Python para realizar tareas de extracción, carga y transformación de datos en arquitecturas de múltiples etapas.
3. Procesamiento de Datos Incrementales (22%): Implementación de procesos de datos que manejan cargas tanto por lotes como incrementales.
4. Pipelines de Producción (16%): Despliegue de pipelines ETL básicos y consultas de Databricks SQL en entornos de producción, asegurando el mantenimiento de permisos de entidades.
5. Gobernanza de Datos (9%): Gestión de permisos y gobernanza dentro de la plataforma Databricks.

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