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
Conoce quién enseña el curso
Óscar Gutiérrez Castillo
4.3 · 300 opiniones
Daniel G Perico Sánchez
@Danielpesa·
Bastante bien explicado y directo a los puntos que creo son fundamentales para introducirse a esta herramienta
rusbel bermúdez rivera
@rbermudez-one·
Un curso genial con un profesor de 10, un gran recurso para agregar a nuestro cinturón de batipython
JOSE ALCIVAR GARCIA
@josealcivargarcia·
muy buen curso, permite conocer el manejo de grandes cantidades de datos
Víctor Macedo Becerril
@vctormacedobecerril·
Excelente curso introductorio de Spark. Ahora me gustaría uno más avanzado.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender
