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Temario del curso
Introducción a Google Colab y Apache Spark
- Descripción general de Google Colab.
- Introducción a Apache Spark.
- Configuración de Spark en Google Colab.
Procesamiento de datos con Apache Spark
- Trabajo con RDDs y DataFrames.
- Carga y procesamiento de grandes conjuntos de datos.
- Uso de Spark SQL para consultar datos estructurados.
Análisis avanzado con Spark
- Aprendizaje automático con Spark MLlib.
- Realización de análisis de datos en tiempo real.
- Computación distribuida con Spark.
Visualización y colaboración en Google Colab
- Integración de Colab con bibliotecas de visualización populares.
- Flujos de trabajo colaborativos con cuadernos de Colab.
- Compartir y exportar resultados.
Optimización de flujos de trabajo de big data
- Ajuste de Spark para mejorar el rendimiento.
- Optimización del uso de memoria y almacenamiento.
- Escalado de flujos de trabajo para grandes conjuntos de datos.
Big Data en la nube
- Integración de Google Colab con herramientas basadas en la nube.
- Uso de almacenamiento en la nube para big data.
- Trabajo con Spark en entornos de nube distribuida.
Estudios de caso y mejores prácticas
- Revisión de aplicaciones reales de big data.
- Estudios de caso que utilizan Apache Spark y Colab.
- Mejores prácticas para el análisis de big data.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre conceptos de ciencia de datos.
- Familiaridad con Apache Spark.
- Habilidades de programación en Python.
Público objetivo
- Científicos de datos.
- Ingenieros de datos.
- Investigadores que trabajan con big data.
14 Horas
Testimonios (2)
Haciendo Ejercicio
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
Curso - QGIS for Geographic Information System
Traducción Automática
Los ejemplos prácticos nos permitieron tener una idea real de cómo funciona el programa. Buenas explicaciones e integración de conceptos teóricos y su relación con las aplicaciones prácticas.
Ian - Archeoworks Inc.
Curso - ArcGIS Fundamentals
Traducción Automática