Administración de Apache Spark

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en <ubic> (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 formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación 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 <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que deseen configurar e implementar un sistema de Apache Spark para procesar cantidades muy grandes de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Apache Spark.
• Procesar y analizar rápidamente conjuntos de datos muy grandes.
• Comprender la diferencia entre Apache Spark y Hadoop MapReduce y cuándo utilizar cada uno.
• Integrar Apache Spark con otras herramientas de aprendizaje automático.

La curva de aprendizaje de Apache Spark es lenta al principio y requiere un esfuerzo considerable para obtener los primeros resultados. Este curso tiene como objetivo superar esa primera etapa difícil. Tras completar el curso, los participantes comprenderán los fundamentos de Apache Spark, diferenciarán claramente RDD de DataFrame, aprenderán las API de Python y Scala, entenderán los conceptos de ejecutores y tareas, entre otros. Siguiendo las mejores prácticas, este curso se centra fuertemente en la implementación en la nube, con especial énfasis en Databricks y AWS. Los estudiantes también comprenderán las diferencias entre AWS EMR y AWS Glue, uno de los últimos servicios de Spark ofrecidos por AWS.

DIRIGIDO A:

Ingenieros de Datos, profesionales de DevOps, Científicos de Datos

En este entrenamiento en vivo impartido por un instructor en Uruguay, los participantes aprenderán cómo utilizar Python y Spark juntos para analizar Big Data mientras realizan ejercicios prácticos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aprender a usar Spark con Python para analizar Big Data.
• Trabajar en ejercicios que simulan casos reales.
• Utilizar diferentes herramientas y técnicas para el análisis de Big Data con PySpark.

Esta formación en vivo con instructores en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que deseen utilizar e integrar Spark, Hadoop y Python para procesar, analizar y transformar conjuntos de datos grandes y complejos.

Al finalizar esta formación, 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 a integrar Spark, Hadoop y Python para el procesamiento de big data.
• Explorar las herramientas del ecosistema de Spark (Spark MLlib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Flume).
• Construir sistemas de recomendación basados en filtrado colaborativo similares a los utilizados por 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 (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean 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 finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 de datos y tareas de ingeniería de características.
• Crear y gestionar funciones definidas por el usuario (UDF) para operaciones de datos reutilizables en PySpark.

Formato del curso

• Clase 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 coordinarla.