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
14:35 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
09:15 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
13:09 min
Persistencia y particionado
Conclusiones
Profes del curso
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Óscar Gutiérrez Castillo
Opiniones del curso
4.3 · 281 opiniones


Santiago Fernando Bedoya Parra
@santiagb96·
.


Jhoan Felipe Montoya Uran
@montojf1201·
Aprender la relacion con hadoop y hacer ambientes virtuales de trabajo para para crear y transformar RDD


Herman enrique Chilma Fernandez
@shermmanth23·
un curso complejo para entenderlo, sin embargo se aprendieron algunas cosas interesantes sobre spark


JOSE DAVID GUTIERREZ SALAS
@josegutierrez12·
los conceptos dados en cada clase son muy buenos para iniciar en el mundo del Big Data a través de Apache Spark
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Comunidad
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