Administración de Apache Spark

Esta capacitación en vivo con instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a científicos e ingenieros de datos 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 serán capaces de:

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

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

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

Este curso práctico de tres días se centra en la construcción y optimización de cargas de trabajo de procesamiento de datos eficientes utilizando PySpark, Pandas y Polars en entornos basados en Kubernetes.

Los participantes desarrollarán una comprensión práctica de cómo se ejecutan las aplicaciones de Spark en Kubernetes y cómo las decisiones de configuración a nivel de aplicación influyen en el rendimiento, la escalabilidad, el consumo de recursos y el costo. El curso cubre áreas clave de optimización, como el dimensionamiento de ejecutores, la asignación de memoria, la asignación dinámica, las estrategias de particionamiento, el comportamiento del shuffle, los problemas de archivos pequeños y el procesamiento eficiente de Parquet.

El curso también aborda los desafíos comunes al trabajar con Pandas, como las limitaciones de memoria y los fallos por agotamiento de memoria, e introduce Polars como una alternativa de alto rendimiento para cargas de trabajo de procesamiento de datos seleccionadas. A través de ejercicios prácticos, los participantes diagnosticarán problemas de rendimiento y memoria, compararán diferentes estrategias de configuración y aplicarán técnicas de optimización a escenarios realistas de ETL y aprendizaje automático.

El énfasis a lo largo del curso está en la tomada de decisiones práctica: comprender cómo identificar cuellos de botella, seleccionar la herramienta adecuada, configurar Spark de manera eficiente y equilibrar el rendimiento con el consumo de recursos de infraestructura y el costo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean configurar e implementar un sistema Apache Spark para procesar grandes volúmenes de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Apache Spark.
• Procesar y analizar conjuntos de datos muy grandes con rapidez.
• Comprender las diferencias entre Apache Spark y Hadoop MapReduce, así como cuándo utilizar cada uno.
• Integrar Apache Spark con otras herramientas de aprendizaje automático.

Esta formación práctica en Chile despeja las dudas sobre Apache Spark, cubriendo RDD, DataFrames y las API de Python/Scala. Los participantes dominarán la implementación en la nube con Databricks, AWS EMR y Glue, desarrollando habilidades prácticas para tareas reales de ingeniería de datos y DevOps de manera efectiva.

En esta formación en vivo guiada por un instructor en Chile, los participantes aprenderán a utilizar Python y Spark de manera integrada para analizar Big Data, mientras trabajan en ejercicios prácticos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aprender a utilizar Spark con Python para analizar Big Data.
• Trabajar en ejercicios que simulan casos del mundo real.
• Utilizar diferentes herramientas y técnicas para el análisis de Big Data mediante PySpark.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Chile (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 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 cómo integrar Spark, Hadoop y Python para el procesamiento de grandes datos.
• Explorar las herramientas del ecosistema de Spark (Spark MLlib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka y Flume).
• Construir sistemas de recomendación mediante filtrado colaborativo, similares a los utilizados por Netflix, YouTube, Amazon, Spotify y Google.
• Utilizar Apache Mahout para escalar algoritmos de aprendizaje automático.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Chile cubre la plataforma Stratio, con un enfoque en los módulos Rocket e Intelligence junto con PySpark. Los participantes dominarán la ingestión, transformación y el análisis avanzado de datos, adquiriendo habilidades prácticas en bucles, UDFs y flujos de trabajo de datos empresariales.