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Temario del curso

Introducción a Google Colab y Apache Spark

  • Visión 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
  • Ejecución de análisis de datos en tiempo real
  • Computación distribuida con Spark

Visualización y colaboración en Google Colab

  • Integración de Colab con librerías populares de visualización
  • 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
  • Escalamiento 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 utilizando Apache Spark y Colab
  • Mejores prácticas para el análisis de big data

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de 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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