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Inicio 6 June 2026 13:29

Fin 6 June 2026

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Lecciones clave de la construcción de sistemas de datos e inteligencia artificial durante los últimos 26 años.

Obtenga información sobre la evolución de los sistemas de bases de datos a través de 26 años de experiencia que abarcan OLTP, big data, servicios en la nube e IA, con valiosas lecciones de un constructor de SQL Server y líder de Databricks.
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Resumen

Gain insights into database systems evolution through 26 years of experience spanning OLTP, big data, cloud services, and AI, with valuable lessons from a SQL Server builder and Databricks leader.

Programa

  • Introducción a los Sistemas de Datos e Inteligencia Artificial
  • Descripción general de los objetivos del curso
    Introducción a la experiencia del instructor en el campo
  • Evolución Histórica de los Sistemas de Bases de Datos
  • La transición del OLTP (Procesamiento de Transacciones en Línea) al big data
    Hitos clave y avances tecnológicos en los últimos 26 años
  • Lecciones Clave de la Construcción de SQL Server
  • Desafíos y soluciones en el desarrollo de sistemas OLTP
    Escalabilidad y optimización del rendimiento en bases de datos tradicionales
  • Emergencia e Impacto del Big Data
  • Hadoop y el movimiento NoSQL
    De almacenes de datos a lagos de datos: cambiando paradigmas
  • Transformación a Servicios en la Nube
  • Evolución de arquitecturas locales a nativas en la nube
    Costos, escalabilidad y mantenimiento: beneficios y compensaciones de la nube
    Seguridad y cumplimiento en entornos de nube
  • Integración de AI en Sistemas de Datos Modernos
  • Pasando de análisis descriptivo a predictivo y prescriptivo
    Capacidades de aprendizaje automático e inteligencia artificial en SQL Server y Databricks
  • Estudios de Caso del Mundo Real
  • Historias de éxito y desafíos en la implementación de sistemas de datos
    Lecciones aprendidas de iniciativas líderes en Databricks
  • Tendencias Futuras en Datos y AI
  • Prediciendo la influencia de la AI en los futuros sistemas de datos
    Tecnologías emergentes e innovaciones a seguir
  • Mejores Prácticas y Recomendaciones Estratégicas
  • Construcción de infraestructura de datos robusta y escalable
    Estrategias de adopción para AI y aprendizaje automático
  • Resumen y Conclusión del Curso
  • Recapitulación de conceptos clave y lecciones aprendidas
    Sesión de preguntas y respuestas y discusión sobre temas abiertos

Materias

Data Science