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Curso Databricks Agents para empresas
- 20 horas
Formación In Company de 20 horas para que data engineers y ML engineers con experiencia en Databricks construyan, evalúen y desplieguen agentes de IA en producción con Mosaic AI Agent Framework y Agent Bricks, con formato presencial, streaming o mixto adaptado a la empresa.
Curso Databricks Agents para empresas
El Curso Databricks Agents para Empresas de FORMADORES IT enseña a equipos de data engineering y ML engineering con experiencia en Databricks a construir, evaluar y desplegar agentes de IA en producción sobre la plataforma, aprovechando su stack de gobernanza y datos ya existente.
A lo largo de 5 sesiones de 4 horas, con una proporción de 30% teoría y 70% práctica, los participantes trabajan con Agent Bricks para construir agentes a partir de datos empresariales, gobiernan las herramientas del agente mediante Unity Catalog, MCP gestionado, Vector Search y AI Gateway, evalúan la calidad del agente con MLflow 3 y el rubric CLEARS, y despliegan el resultado en Model Serving con monitorización continua.
El curso está alineado con el stack de Mosaic AI Agent Framework, que alcanzó disponibilidad general (GA) a principios de 2026, y se centra en el ciclo de vida completo del agente: construcción, gobernanza, evaluación y producción.
La formación se diseña de forma ad hoc según las necesidades del equipo y puede impartirse en modalidad In Company (en las instalaciones del cliente) o en Aula Virtual (streaming en directo).
Descripción del Curso Databricks Agents
Beneficios del Curso Databricks Agents para la empresa
El Curso Databricks Agents para Empresas permite a los equipos de datos construir agentes de IA de nivel producción sobre una plataforma que ya gestionan. Entre los principales beneficios destacan:
Aprovecha el stack de datos ya existente. Los agentes se construyen directamente sobre los datos empresariales ya gobernados en Databricks (Delta Lake, Unity Catalog), sin necesidad de duplicar infraestructura.
Reduce el trabajo manual de prueba y error. Agent Bricks automatiza la generación de benchmarks y la optimización de calidad y coste, acelerando el paso de prototipo a producción.
Evaluación objetiva con el rubric CLEARS. El equipo aprende a evaluar agentes con un vocabulario común de calidad (Correctness, Latency, Execution, Adherence, Relevance, Safety), en lugar de depender de valoraciones subjetivas.
Gobernanza de extremo a extremo. Unity Catalog, MCP gestionado y AI Gateway garantizan que el agente accede a datos y herramientas de forma controlada y auditable.
Preparación real para producción. El curso cubre el ciclo completo hasta el despliegue en Model Serving y la monitorización continua, no solo la fase de construcción.
Formato flexible. Disponible en In Company o Aula Virtual, adaptando fechas, horarios y ritmo a la operativa del cliente.
Objetivos de aprender Databricks Agents
Al finalizar el Curso Databricks Agents para Empresas, los participantes serán capaces de:
- Comprender el Mosaic AI Agent Framework y su diferencia frente a frameworks de agentes de código abierto.
- Construir agentes con Agent Bricks a partir de la descripción de una tarea y datos empresariales conectados.
- Gobernar las herramientas del agente mediante Unity Catalog, MCP gestionado, Vector Search y AI Gateway.
- Evaluar la calidad de un agente con MLflow 3 y el rubric CLEARS.
- Desplegar agentes en Model Serving y monitorizarlos en producción con trazabilidad completa.
- Aplicar buenas prácticas de gobernanza, coste y seguridad en el ciclo de vida completo de un agente empresarial.
Perfiles profesionales a los que va dirigido
Esta formación está dirigida a:
- Data engineers con experiencia previa en Databricks
- ML engineers que quieren construir y desplegar agentes de IA en producción
- Equipos técnicos responsables de la plataforma de datos que necesitan gobernar agentes de IA de forma auditable
Conocimientos previos requeridos: experiencia previa con Databricks (notebooks, jobs, gestión básica de datos en la plataforma). No es necesaria experiencia previa en construcción de agentes de IA ni en frameworks como LangChain.
Esta formación tiene una duración de 20 horas, distribuidas en 5 sesiones de 4 horas.
Esta duración se basa en el temario estándar del curso y puede ajustarse y personalizarse en función de los objetivos y necesidades específicas de la empresa.
Temario del Curso Databricks Agents
TEMA 1. Introducción al Mosaic AI Agent Framework y Agent Bricks
- Introducción: qué es el Mosaic AI Agent Framework y por qué Databricks lo plantea como plataforma completa y no como una librería más.
- Diferencias frente a frameworks de agentes de código abierto (LangChain, LlamaIndex) y cuándo tiene sentido migrar a Mosaic AI.
- Componentes principales del stack: Vector Search, MLflow, Model Serving, Unity Catalog y AI Gateway.
- Qué es Agent Bricks y su enfoque de construcción de agentes a partir de la descripción de una tarea.
- Casos de uso optimizados por Agent Bricks: extracción de información estructurada, asistencia de conocimiento, transformación de texto y sistemas multiagente.
- Práctica guiada: exploración del entorno de Databricks y del panel de Agent Bricks con un caso de ejemplo.
- Resumen: el Mosaic AI Agent Framework conecta los datos ya existentes en Databricks con agentes de IA gobernados de extremo a extremo.
TEMA 2. Construcción de agentes con Agent Bricks
- Introducción: cómo pasar de una descripción de tarea a un agente funcional con Agent Bricks.
- Conexión de datos empresariales propios (tablas Delta, documentos) como fuente del agente.
- Generación automática de datos sintéticos y benchmarks específicos de la tarea.
- Optimización automática de calidad y coste del agente a partir de esos benchmarks.
- Construcción de agentes personalizados (Custom Agents) para casos que no encajan en las plantillas predefinidas.
- Práctica guiada: construcción de un agente de Agent Bricks sobre un caso de uso propio del equipo.
- Resumen: Agent Bricks reduce el trabajo manual de prueba y error, pero requiere datos de calidad y una tarea bien definida para rendir al máximo.
TEMA 3. Gobernanza y herramientas: Unity Catalog, MCP gestionado, Vector Search y AI Gateway
- Introducción: cómo un agente accede a datos y herramientas de forma gobernada dentro de Databricks.
- Unity Catalog Functions como herramientas invocables por el agente, con control de acceso centralizado.
- Servidores MCP gestionados por Databricks: cómo exponen Genie, Vector Search y DBSQL como herramientas gobernadas.
- Vector Search: indexación de datos propios para búsqueda semántica dentro del agente.
- AI Gateway como plano de control único para las llamadas a modelos, tanto internos como externos.
- Enrutamiento de modelos: cuándo dirigir tareas sencillas a modelos más económicos y reservar modelos frontera para razonamiento complejo.
- Práctica guiada: configuración de una herramienta gobernada vía Unity Catalog y conexión de un índice de Vector Search al agente.
- Resumen: la gobernanza de herramientas y datos es lo que diferencia un agente de prueba de concepto de un agente listo para producción.
TEMA 4. Evaluación de agentes con MLflow 3 y el rubric CLEARS
- Introducción: por qué la evaluación rigurosa es el principal cuello de botella para llevar agentes a producción.
- MLflow 3 como columna vertebral de trazabilidad y ciclo de vida GenAI, con capacidad de monitorizar agentes incluso fuera de Databricks.
- El rubric CLEARS: Correctness, Latency, Execution, Adherence, Relevance y Safety como vocabulario común de calidad.
- Evaluación mediante AI-as-a-Judge: cómo se puntúan las respuestas del agente frente a criterios definidos.
- Construcción de un conjunto de preguntas y respuestas representativo para evaluar el agente antes de producción.
- Registro y comparación de resultados de evaluación a lo largo de las iteraciones del agente.
- Práctica guiada: definición de criterios de evaluación CLEARS y ejecución de una evaluación sobre el agente construido en el TEMA 2.
- Resumen: sin una evaluación estructurada, la calidad de un agente queda a criterio subjetivo del equipo; CLEARS y MLflow dan un marco objetivo.
TEMA 5. Despliegue en producción, monitorización y buenas prácticas
- Introducción: el paso final del ciclo de vida, de agente evaluado a agente en producción.
- Registro del agente en Unity Catalog y despliegue en Model Serving.
- Monitorización continua en producción: trazas, métricas de uso y alertas de calidad.
- Gestión de costes: enrutamiento de modelos, control de cuotas y optimización continua vía AI Gateway.
- Buenas prácticas de seguridad y cumplimiento normativo aplicadas a agentes que acceden a datos empresariales sensibles.
- Ciclo de mejora continua: cómo reevaluar y reentrenar el agente a medida que cambian los datos o el caso de uso.
- Práctica guiada: despliegue del agente construido durante el curso y revisión de su panel de monitorización.
- Resumen: un agente en producción requiere el mismo rigor de despliegue, monitorización y mejora continua que cualquier otro sistema crítico de la empresa.
Personaliza el Temario
Este temario es la base estándar del Curso Databricks Agents para Empresas, pero puede adaptarse a las necesidades concretas de tu equipo: ajuste de horas, incorporación de casos prácticos sobre datos propios de la empresa, o mayor énfasis en algún bloque concreto (gobernanza, evaluación o despliegue) según el nivel de madurez del equipo en Databricks.
¡Consúltanos sin compromiso!
Modalidades Disponibles
Ofrecemos distintas modalidades para adaptarnos a las necesidades de cada empresa, su organización interna y la disponibilidad de los equipos.
Formación Presencial o Streaming
Formación impartida en las instalaciones de la empresa o en aula virtual con formador en directo. Esta modalidad permite adaptar la formación a las necesidades concretas de la organización: horarios, fechas, contenidos, duración y formato.
Trabajamos con el equipo de la empresa para definir el enfoque más adecuado, seleccionar al formador con el mejor perfil y diseñar un programa alineado con los objetivos de los participantes.
El formato In Company facilita la interacción directa con el formador, la resolución de dudas en el momento y el trabajo con ejemplos y casos reales del entorno de la empresa.
Formación Databricks Agents disponible en Madrid, Barcelona, Valencia, Bilbao y Sevilla. Otras localidades disponibles bajo demanda. ¡Consúltanos!
Convocatorias en Aula Virtual
Disponemos de convocatorias abiertas durante todo el año para profesionales que desean realizar el curso en modalidad online en directo. Las sesiones se imparten en tiempo real mediante videoconferencia con el formador.
Los participantes pueden interactuar, plantear dudas y seguir los ejercicios prácticos durante la sesión, manteniendo una dinámica similar a la de una clase presencial, sin necesidad de desplazamientos.
Formación Bonificable por FUNDAE
Este curso Databricks Agents puede bonificarse hasta en un 100% a través de los créditos de formación de las empresas gestionados por FUNDAE.
En Formadores IT somos entidad organizadora acreditada por FUNDAE (n.º 11.676), por lo que podemos encargarnos de toda la gestión de la bonificación, desde la comprobación del crédito disponible hasta la tramitación administrativa de la acción formativa.
Así, tu empresa puede aprovechar su crédito formativo para formar a sus equipos sin preocuparse por la gestión con FUNDAE.
Empresas para las que está recomendado el curso Databricks Agents
El Curso Databricks Agents para Empresas está pensado para cualquier empresa, independientemente de su sector, que ya use Databricks como plataforma de datos y quiera dar el paso hacia la construcción de agentes de IA en producción, con la gobernanza y auditabilidad que exige un entorno empresarial.
Es especialmente recomendable para equipos que ya tienen datos gobernados en Unity Catalog y buscan extraer valor adicional mediante agentes de IA sobre esos mismos datos.
Preguntas frecuentes sobre el Curso Databricks Agents
¿Necesito experiencia previa construyendo agentes de IA?
No. Se requiere experiencia previa con Databricks, pero no es necesaria experiencia previa en construcción de agentes de IA ni en frameworks como LangChain.
¿Qué modalidades están disponibles?
20 horas distribuidas en 5 sesiones de 4 horas cada una, con un 30% de contenido teórico y un 70% de práctica guiada.
¿Cuánto dura el curso y cómo se organiza?
No es necesario tener experiencia previa con Pandora FMS. Se recomienda contar con conocimientos básicos de informática o sistemas y familiaridad con entornos tecnológicos empresariales.
¿Es bonificable por FUNDAE?
Esta formación puede ser bonificable por FUNDAE. Consúltanos para confirmar la aplicación concreta a tu proyecto.
¿Se puede adaptar el contenido a nuestra empresa?
Sí. El temario base puede personalizarse en duración, ejemplos prácticos y énfasis según el nivel de madurez del equipo en Databricks.
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