Fundamentos de Apache Spark

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos e ingenieros de nivel intermedio que deseen 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 manera eficiente con Apache Spark.
• Visualizar big data en un entorno colaborativo.
• Integrar Apache Spark con herramientas basadas en la nube.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos, analistas de datos y profesionales del sector que desean utilizar Databricks y PySpark para construir pipelines de datos escalables y migrar flujos de trabajo SQL existentes.

Este curso ofrece una introducción práctica para construir flujos de trabajo escalables de procesamiento de datos y aprendizaje automático utilizando PySpark. Los participantes aprenderán cómo Apache Spark funciona dentro de los ecosistemas modernos de Big Data y cómo procesar grandes conjuntos de datos de manera eficiente mediante principios de computación distribuida.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas de nivel principiante a intermedio que desean desplegar, mantener y optimizar clusters de Spark.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

La curva de aprendizaje de Apache Spark es lenta al principio, y se requiere un esfuerzo significativo para obtener los primeros resultados. Este curso tiene como objetivo superar esa primera etapa desafiante. Al completar este curso, los participantes comprenderán los fundamentos de Apache Spark, podrán diferenciar claramente entre RDD y DataFrame, aprenderán las APIs de Python y Scala, entenderán ejecutores y tareas, entre otros conceptos. Además, siguiendo las mejores prácticas, el curso se enfoca fuertemente 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.

PÚBLICO OBJETIVO:

Ingenieros de Datos, DevOps, Científicos de Datos

En esta capacitación en vivo, guiada por un instructor y impartida en Guatemala, los participantes aprenderán a utilizar Python y Spark de manera conjunta para analizar Big Data, a través de ejercicios prácticos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aprender a usar Spark con Python para analizar Big Data.
• Realizar ejercicios que simulan casos del mundo real.
• Utilizar diferentes herramientas y técnicas para el análisis de datos masivos usando PySpark.

Esta formación impartida por un instructor en Guatemala (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 serán capaces de:

• 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 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.

This instructor-led live training in Guatemala covers the Stratio platform, focusing on the Rocket and Intelligence modules with PySpark. Participants will master data ingestion, transformation, and advanced analytics, gaining practical skills in loops, UDFs, and enterprise data workflows.