Fundamentos de Apache Spark

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de nivel intermedio que desean utilizar Google Colab y Apache Spark para el procesamiento y análisis de big data.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de big data utilizando Google Colab y Spark.
• Procesar y analizar conjuntos grandes de datos de manera eficiente con Apache Spark.
• Visualizar big data en un entorno colaborativo.
• Integrar Apache Spark con herramientas basadas en la nube.

Esta capacitación ofrece una introducción práctica para construir flujos de trabajo escalables de procesamiento de datos y aprendizaje automático utilizando PySpark. Los participantes aprenden cómo opera Apache Spark dentro de ecosistemas modernos de Big Data y cómo procesar eficientemente grandes conjuntos de datos aplicando principios de computación distribuida.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas de nivel principiante e intermedio que deseen implementar, mantener y optimizar clústeres de Spark.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Apache Spark en diversos entornos.
• Gestionar los recursos del clúster y monitorizar las aplicaciones de Spark.
• Optimizar el rendimiento de los clústeres de Spark.
• Implementar medidas de seguridad y garantizar la alta disponibilidad.
• Depurar y solucionar problemas comunes de Spark.

La curva de aprendizaje de Apache Spark es empinada al principio y requiere mucho esfuerzo para obtener resultados iniciales. Este curso tiene como objetivo superar esa etapa inicial difícil. Al finalizarlo, los participantes comprenderán los fundamentos de Apache Spark, sabrán diferenciar claramente entre RDD y DataFrame, aprenderán a utilizar las APIs de Python y Scala, y entenderán conceptos como ejecutores y tareas. Asimismo, siguiendo las mejores prácticas, el curso hace un fuerte énfasis en la implementación en la nube, Databricks y AWS. Los estudiantes también comprenderán las diferencias entre AWS EMR y AWS Glue, uno de los servicios más recientes de Spark ofrecidos por AWS.

DIRIGIDO A:

Ingenieros de Datos, DevOps, Científicos de Datos

En este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Bolivia, los participantes aprenderán cómo utilizar Python y Spark juntos para analizar grandes datos mientras realizan ejercicios prácticos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aprender a usar Spark con Python para analizar Big Data.
• Realizar ejercicios que imitan casos reales.
• Utilizar diferentes herramientas y técnicas para el análisis de grandes datos mediante PySpark.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar e integrar Spark, Hadoop y Python para procesar, analizar y transformar conjuntos de datos grandes y complejos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar el entorno necesario para comenzar a procesar big data con Spark, Hadoop y Python.
• Comprender las características, componentes principales y arquitectura de Spark y Hadoop.
• Aprender cómo integrar Spark, Hadoop y Python para el procesamiento de datos masivos.
• Explorar las herramientas del ecosistema de Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka y Flume).
• Construir sistemas de recomendación basados en filtrado colaborativo similares a los de Netflix, YouTube, Amazon, Spotify y Google.
• Utilizar Apache Mahout para escalar algoritmos de aprendizaje automático.

Stratio es una plataforma centrada en los datos que integra big data, inteligencia artificial y gobernanza en una única solución. Sus módulos Rocket e Intelligence permiten la exploración rápida de datos, su transformación y el análisis avanzado en entornos empresariales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (online o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que deseen utilizar eficazmente los módulos Rocket e Intelligence de Stratio con PySpark, centrándose en estructuras iterativas, funciones definidas por el usuario y lógica avanzada de datos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Navegar y trabajar dentro de la plataforma Stratio utilizando los módulos Rocket e Intelligence.
• Aplicar PySpark en el contexto de ingesta, transformación y análisis de datos.
• Utilizar bucles y lógica condicional para controlar flujos de trabajo y tareas de ingeniería de características.
• Crear y gestionar funciones definidas por el usuario (UDFs) para operaciones de datos reutilizables en PySpark.

Formato del curso

• Lección interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.