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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

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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