Nivel Básico
25 clases
4 horas de contenido
12 horas de práctica
Aprende a manejar grandes volúmenes de datos con Apache Spark. Crea procesos ETL, trabaja con RDDs y DataFrames, optimiza consultas y aprende sobre la persistencia y particionado para mejorar el rendimiento en Big Data.
Configuración
Operaciones RDDs
- 7
Transformaciones y Acciones en RDD de Spark
02:32 min - 8
Transformaciones y acciones
11:27 min - 9
Interacción con RDDs en Spark: Operaciones Básicas y Avanzadas
14:34 min - 10
Operaciones avanzadas con RDDs en Spark: Uniones y Joins
14:13 min - 11
Unión de Datos en RDD para Deportistas Olímpicos
03:09 min - 12
Operaciones Numéricas con RDDs en Juegos Olímpicos
08:59 min
Data Frames y SQL
- 13
Creación y Gestión de Data Frames en PySpark
14:09 min - 14
Creación de DataFrame desde RDD en PySpark
09:14 min - 15
Manipulación de Data Frames en PySpark
12:32 min - 16
Joins y Selección de Datos en DataFrames con PySpark
09:34 min - 17
Filtrado y Join de Datos Olímpicos en Pandas
05:02 min - 18
Funciones de Agregación en Spark para DataFrames
10:00 min - 19
Uso de SQLContext para Registro y Consultas con DataFrames en Spark
07:29 min - 20
Creación y Uso de Funciones UDF en Spark
01:06 min - 21
Creación y uso de UDFs en PySpark para manejo de datos faltantes
13:08 min
Persistencia y particionado
Conclusiones
Profes del curso
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Óscar Gutiérrez Castillo
Opiniones del curso
4.3 · 288 opiniones
Wilber Peñaloza Mendoza
@wilberpenaloza·
Muy buenos ejercicios para iniciar con spark..
Edwin Paez Guerrero
@EPGH·
Es muy buen curso para entender los fundamentos de spark.
Evelia Lopez Rueda
@evelialopez·
Curso muy bueno. Pero seria interesante que se actualizara
Anthony Pernia
@anthonypernia·
Buen temario. Me servira para mi trabajo actual. quiza deberian hacer una parte dos, ya que en el area de ingenieria de datos, se usa bastan
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