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Databricks Certified Data Engineer Associate - Guía Completa

Name: Databricks Certified Data Engineer Associate - Guía Completa
Rating: 4.7 (154 reviews)

Prepárate para aprobar la certificación Databricks Data Engineer Associate y trabajar como Data Engineer profesional

Created byPablo Cumbrera, Sonia Rus

Last updated 9/2026

Spanish

Spanish [Auto],

What you'll learn

Todos los conceptos teóricos relacionados con Databricks en detalle
Capacidad de pasar cualquier entrevista relacionada con Databricks
Aprobar el Examen oficial 'Databricks Certified Data Engineer Associate'
Capacidad de poner en producción las mejores prácticas de Ingenieria de Datos

Course content

9 sections • 76 lectures • 6h 32m total length

¡Bienvenido/a! ¿Qué Aprenderás en este Curso?1:44
¡Bienvenido a este curso de Databricks Data Engineering!
Un gusto conocerte. Aqui la presentación.
¡Estoy desenado responder cualquier pregunta que puedas tener!
Contexto del Caso de Negocio: EcoMotive Logistics3:44
¡Bienvenido al equipo de Ingeniería de Datos de Ecomotive!
Antes de escribir una sola línea de código, necesitas entender dónde has aterrizado y por qué tu trabajo es crítico para nosotros.

Prepárate. Tienes los datos, tienes las herramientas y Ecomotive depende de ti.
¡Encendamos los motores!
Configurando tu Entorno en Databricks Free Edition0:56
Sign up for Databricks Free Community Edition: https://www.databricks.com/learn/free-edition
Conectando GitHub para traer los materiales1:26
En tu buscador: https://github.com/PabloCumbrera/preparacion_databricks_data_engineer
Desde Databricks HTTPS: https://github.com/PabloCumbrera/preparacion_databricks_data_engineer.git

¿Qué es Databricks?5:44
La primera pregunta: ¿qué es Databricks?
Práctica: Tour por la Interfaz de Databricks.3:37
Vamos a ver que aspecto tiene la plataforma Databricks.
La arquitectura Lakehouse9:52
Qué es lo que hace la arquitectura Lakehouse tan especial.
Delta Log: El corazón transacciones ACID9:39
Cómo da fiabilidad y seguridada el '_delta_log' al Delta Lake: ACID.
Unity Catalog: La solución de Gobernanza12:37
Databricks Marketplace: Extendiendo el Lakehouse2:41
Vamos a ver cómo funciona el Marketplace de Databricks.
Estrategias de Cómputo8:08
FUNDAMENTAL: Aprender y diferenciar correctamente las diferentes estrategias de cómputo existentes en Databricks.
Artículo: Estrategias de cómputo0:11
Contenido teórico resumido sobre la mejor estratégia de cómputo.
Sección 1: Fundamentos de la Plataforma Databricks
Ejercicios Propuestos Sección 12:12

Spark en Databricks + Photon5:47
Es necesario entender bien cómo funciona Spark para ser un buen ingeniero de datos.
Arquitectura del Entorno de Desarrollo7:53
¿Qué hay detrás de los notebooks?
Métodos de Ingesta6:37
¿Cuáles son los métodos de ingesta que ofrece Databricks?
Práctica: Subiendo tu primer archivo CSV3:13
¿Cómo subir un archivo CSV manualmente a Databricks?
Criterios de Selección Métodos de Ingesta4:27
¿Cómo puedo saber qué método de ingesta debo seleccionar dado un caso de uso especifico?
Auto Loader (Ingesta Robusta)10:00
El autoloader es una de las funcionalidades mas TOP de ingesta de datos en Databricks. Fundamental para examen,
Articulo: Variaciones del Autoloader1:34
Práctica: Implementando Auto Loader7:13
En esta lección vamos a ver Auto Loader sobre el terreno.
Práctica: Protegiendo el Auto Loader6:31
Vamos a probar diferentes argumentos para hacer mas robusto el Auto Loader.
Práctica: Carga Datos 'Ecomotive' desde GIT a BRONZE7:45
Vamos a mover los archivos de GIT al Volumen, y desde allí a BRONZE con Auto Loader.
Sección 2: Desarrollo e Ingesta
Ejercicios Propuestos Sección 23:48

La arquitectura de Medallon6:25
Arquitectura de Medallón es el standard actual de la industria. Vamos a conocerlo.
DDL - Data Definition Languaje6:09
Vamos a definir y ver comandos más importantes de Data Definition Lenguage.
Práctica: Vistas DDL4:49
¿Qué tipo de lenguaje son las vistas? Vamos a probarlo.
DML - Data Manipulation Languaje10:04
Vamos a definir y ver comandos más importantes de Data Manipulation Lenguage.
DML - Fechas y Timestamps7:20
Dentro del DML, trabajar con fechas siempre es complejo. Vamos a ver por qué.
¿DDL o DML? - CREATE TABLE AS SELECT (CTAS)2:43
El comando CREATE TABLE AS SELECT, muy útil y utilizado.
Práctica: Limpiando datos 'Ecomotive' BRONZE a SILVER6:21
Vamos a continuar la construcción del Pipeline llevando los datos de BRONZE a SILVER.

Modelado de Datos - Base de la Capa Gold22:56
Qué es modelar datos y cómo aplicar las mejores prácticas.
Artículo: Qué hacer cuando modelar datos se vuelve complicado4:13
Modelar datos no siempre es fácil. ¿Qué podemos hacer cuando se vuelve complicado?
Combinando Datos con JOIN'S6:04
Los datos normalmente van a requerir unirse con otros para dar respuesta a situaciones de negocio. Vamos a ver los JOIN más importantes.
Agregaciones de Datos y Funciones de Ventana6:43
Las funciones de ventana caen en examen 99%, vamos a ver de qué tratan.
¿Cómo gestiona Spark tus datos?7:45
Vamos a profundizar más en cómo Spark realiza el procesamiento de datos.
Combinaciones de datos con Broadcast y Shuffle7:02
Spark une datos de dos formas: Broadcast y Shuffle. Vamos a ver que son y cómo aplicarlos.
Práctica: Modelando Datos 'Ecomotive' SILVER a GOLD6:05
Es el momento de modelar datos em GOLD para Ecomotive.
Creación Lakeflow Declarative Pipeline para 'Ecomotive'14:41
Vamos a construir un Lakeflow Spark Declarative Pipeline para Ecomotive.
Sección 3: Procesamiento de Datos y Transformaciones
Ejercicios Propuestos Sección 33:26

Anuncio: DABs ahora se llama Declarative Automation Bundles (17/03/2026)0:08
Mejores Prácticas Ingenieria del Software12:13
La diferencia entre un junior y un senior no es el número de herramientas que conoce, sino cómo afronta un problema y las prácticas que aplica.
Gestión de Despliegues con Declarative Automation Bundles (DABs)6:52
Vamos a ver la solución IaC de Databricks para despliegues.
Los Archivos YAML para Infraestructura como Código (IaC)8:57
Vamos a ver todas las partes que tiene un archivo .yml
Práctica: Desplegando Ecomotive con YAML6:40
vscode instalación: https://code.visualstudio.com/
Link Databricks CLI Repositorio: https://github.com/databricks/cli
Comando powershell instalar CLI Databricks: winget install Databricks.DatabricksCLI
Comando powershell log in Databricks CLI: databricks auth login -- host https://adb-xxxxxx.xx.azuredatabricks.net

comandos DABs:
databricks bundle validate
databricks bundle deploy
databricks bundle run ecomotive_trigger_job
databricks bundle deploy -t prod
Artículo: Errores posibles en VSCode al desplegar YAML1:41
Practica: Orquestación de Dependencias y Triggers al Pipeline YAML Ecomotive3:38
Vamos a crear un Job con TASKA dependencia TASKB.
Artículo: Cronograma (Schedule) y File Arrival3:23
Práctica: Repair & Run4:52
Repair & Run es una herramienta de Databricks para ahorrar costes y tiempos cuando hay errores en el pipeline. Veámosla.
Práctica: Creación de CI/CD para Ecomotive usando DABs0:46
Comprendiendo mejor Spark a través QUERY PROFILE7:03
Vamos a ver cómo funciona QUERY PROFILE para entender y visualizar Spark.
Práctica: Spark UI (Query Profile)6:23
Vamos a probar QUERY PROFILE sobre una consulta SQL y sobre nuestro Pipeline.
Sección 4: Producción y Despliegue
Ejercicios Propuestos Sección 43:29

Artículo: Los comandos %magic2:26
Viajando en el tiempo con TIME TRAVEL7:06
Cómo podemos regresar a versiones anteriores de una tabla y a través de qué mecanismo y sintaxis.
Práctica: Solucionando borrado de tabla 'dim_drivers' con TIME TRAVEL3:31
Vamos a romper una tabla y volverla a su estado original.
Acelerando con OPTIMIZE y Z-ORDER6:20
Qué es el 'problema de los archivos pequeños', y cómo solucionarlo.
Práctica: Aplicando OPTIMZE y Z-ORDER a 'dim_drivers'2:16
Vamos a aplicar OPTIMIZE Y ZORDER a 'drim_drivers'
El Futuro de la opmitización LIQUID CLUSTERING11:31
¿Qué es Liquid Clustering y por qué es el futuro de la optimización?
Práctica: Aplicando LIQUID CLUSTERING a 'dim_drivers'3:37
Aplicando VACUUM a 'dim_drivers'4:32
Vamos a comprobar cómo funciona VACUUM aplicandolo a 'dim_drivers'
Sección 1: Fundamentos Plataforma Databricks
Ejercicios Propuestos Sección 1 (Continuación)1:01

El Namespace de tres niveles4:04
Un repaso de los componentes jerárquicos de Unity Catalog: Catálogo, Esquema, Tabla.
Las llaves del Catálogo: GRANT y REVOKE3:05
100% en examen. Cómo dar y quitar permisos a tablas, esquemas, volumenes...
Práctica: Dando y Quitando Permisos con Unity Catalog3:07
Vamos a aplicar politicas de seguridad sobre una tabla.
Asegurando Volumenes1:46
Con el volumen podemos traer todo tipo de archivos a Databricks. Veámos cómo asegurar estos archivos.
Artículo: Permisos Unity Catalog Cheat Sheet2:38
Tablas Gestionadas y Externas4:36
100% en examen: diferencia entre tabalas Gestionadas y Externas.
Artículo: Notas sobre MANAGED / EXTERNAL TABLES para examen0:17
Práctica: Rastreando Datos con DATA LIENAGE3:36
Vamos a profundizar en una de las joyas de la corona del Unity Catalog: El linaje de datos.
Artículo: Kit Supervivencia Debugging0:59
Artículo: Tablas de Observabilidad de Sistema1:29
Lakehouse Federation4:34
Opción potentísima de Unity Catalog para datos que residen fuera de la plataforma.
Sección 5: Governanza de Datos y Calidad
Ejercicios Propuestos Sección 53:34

Requirements

No se necesita experiencia previa. Los conceptos van a ser construidos desde la base.

Description

Bienvenido al curso definitivo para dominar Databricks como Ingeniero de Datos. Aquí no vamos a ver sólo teoría para que apruebes el examen. Aquí quiero a enseñarte a pensar y trabajar como un Ingeniero de Datos profesional.

Este curso es para ti si:

Quieres aprobar el examen Databricks Data Engineer
Buscas un curso completamente en ESPAÑOL.
Ya trabajas con datos y quieres subir de nivel
Buscas proyectos reales, no teoría

Al finalizar sabrás:

Construir pipelines ETL en Databricks
Comprenderas Lakeflow Spark Declarative Pipelines
Usar Delta Lake y Lakehouse
Optimizar Spark para producción
Resolver preguntas tipo examen

No importa si acabas de empezar en este mundo, o llevas 5 años trabajando, estoy seguro vas a aprender en profundidad un montón de cosas nuevas.

Desde una perspectiva teórica: Vamos a revisar todos los conceptos básicos sobre los que construiremos los más vanguardistas y complejos.
Desde una perspectiva práctica: Vamos a poner en práctica lo aprendido desde contextos de casos reales que pueden ocurrir en una empresa real.

Vamos a seguir el guión de los contenidos del examen 'Databricks Certified Data Engineer Associate' pero no pretendemos quedarnos ahí, queremos entender bien la plataforma, de forma que podamos pasar también cualquier entrevista que nos puedan hacer. Asi que si eres un ML Engineer, o un Data Engineer, tienes muchisimo que aprender aquí.

Para hacer de ti todo un profesional, hemos preparado:

4:30+ de video
200 diagramas originales para que entiendas bien cada concepto
15 ejercicios prácticos para que pongas en prueba lo aprendido
60 preguntas de examen para que te sientas confiado.

Si querias dominar Databricks... ¡Has llegado al lugar que esperabas!

Who this course is for:

Aspiring Databricks Certified Professionals who have completed their theoretical study and want to benchmark their skills against realistic, exam-level questions.
Analistas de Datos
Ingenieros de Datos
Desarrolladores Python
Desarrolladores SQL
Machine Learning Engineers

Databricks Certified Data Engineer Associate - Guía Completa

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Course content

Introducción4 lectures • 8min

Fundamentos de la plataforma Databricks9 lectures • 55min

Desarrollo e Ingesta11 lectures • 1hr 5min

Procesamiento y Transformación - Silver7 lectures • 44min

Procesamiento y Transformacion - Gold9 lectures • 1hr 19min

Producción y Despliegue13 lectures • 1hr 6min

Funcionalidades Plataforma Databricks (Continuación Sección 1)9 lectures • 42min

Gobierno y Seguridad12 lectures • 34min

Certification Overview2 lectures • 1min

Requirements

Description

Who this course is for: