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
Opiniones del curso
4.3 · 285 opiniones
Daniel G Perico Sánchez
@Danielpesa·
Bastante bien explicado y directo a los puntos que creo son fundamentales para introducirse a esta herramienta
Juan Ochoa
@ochoajuanm·
Muy bueno el curso aunque quizás deberían agregar una sección para configurar el ambiente en windows ya que no pude seguirlo por errores con mi PC
Javier Guevara
@jrguevaral·
Muy buen curso de Spark. Valdria la pena tener cursos para profundizar en su uso.
Juan Sebastian Gómez
@jsgomez14·
Su contenido es sumamente útil y completo, el instructor hace su mayor esfuerzo para explicar los temas con mayor claridad y es de admirar.
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