Databricks: Construye una Fundación de Datos Práctica para IA

Construye una fundación de datos práctica para IA en esta clase en línea en vivo de Databricks y Mojo AI Studio el 23 de agosto de 2026. Aprende cómo los "ladrillos de datos" reutilizables pueden potenciar aplicaciones, agentes, tableros y flujos de trabajo de automatización. ## Convierte información dispersa en material útil para la construcción de IA Los productos de IA fiables dependen de más que modelos y mensajes: necesitan datos que han sido recolectados, estructurados y preparados con su uso final en mente. En esta sesión práctica, Scott introducirá la idea de Ladrillos de Datos, pequeños componentes de datos reutilizables diseñados para apoyar múltiples sistemas y necesidades comerciales posteriores. En lugar de perderse en la terminología empresarial o centrarse en memorizar una única plataforma, la clase explora la arquitectura de datos como una disciplina práctica. Aprenderás a pensar en los datos como material de construcción que puede moldearse en fundaciones confiables para aplicaciones de IA. La sesión examinará: - Qué datos recolectar para un producto o flujo de trabajo de IA - Cómo estructurar la información para que se pueda reutilizar - Por qué es importante limpiar los datos antes de que lleguen a un sistema de IA - Cómo preservar el contexto que da significado a los datos - Formas en que los componentes de datos pueden apoyar aplicaciones y agentes de IA - Cómo las mismas fundaciones pueden alimentar tableros, automatizaciones y flujos de trabajo comerciales - Qué necesita suceder antes de que los sistemas de IA posteriores puedan producir resultados fiables ## ¿Para quién es? Esta clase está dirigida a constructores que desean un enfoque claro y práctico de la arquitectura de datos sin la "niebla empresarial". Debería ser relevante para personas que trabajan en aplicaciones de inteligencia artificial, productos de bajo código, flujos de trabajo de automatización, tableros o sistemas basados en agentes, especialmente aquellos que manejan información fragmentada que debe convertirse en reutilizable y confiable. El énfasis está en comprender principios transferibles en lugar de perseguir palabrería de moda. Los asistentes pueden esperar un marco conceptual y práctico para decidir cómo debe recolectarse y prepararse la información antes de que se convierta en parte de un producto de IA real. ## Formato del evento… Regístrate para este evento