* Este curso es parte del Data Engineering Bootcamp de Datademia. Visita nuestra web para más información.
Hola y bienvenidos a este curso de Spark y Python con PySpark.
En este curso aprenderás lo que es la computación paralela utilizando Spark y Python con PySpark en un Jupyter notebook que corre en AWS (Amazon Web Services).
Spark es un framework de programación para datos distribuidos y es de los más utilizados para el Big Data hoy en día. En este curso aprenderás a trabajar con Spark y sus RDDs, con Spark SQL y sus DataFrames y aprenderás la sintaxis básica de Spark ML, para algoritmos de aprendizaje automático o Machine Learning.
Este curso está diseñado para cualquier persona que quiera empezar a meterse en el mundo del big data con Spark y Python.
Es un curso totalmente práctico y dinámico en el que empezarás desde cero con Spark.
Empezaremos con una introducción al big data, a la computación paralela y a Apache Spark.
Luego os llevaremos paso a paso para crear una cuenta de AWS, crear una máquina virtual utilizando el sistema de computación EC2 y configurar todo lo necesario para poder utilizar Spark y Jupyter Notebooks en AWS.
En las primeras partes del curso trabajaremos con Spark y su formato RDD (Resilient Distributed Datasets o Datos Distribuidos Resilientes). Luego trabajaremos con Spark SQL y sus DataFrames y acabaremos aprendiendo a implementar un algoritmos de regresión lineal en Spark ML.
Como ves hay mucho temario. Iremos paso a paso explicando primero la teoría y después haciendo casos prácticos.
Mi nombre es Sebastian y he trabajado durante muchos años en diferentes empresas tecnológicas con el Big Data en Barcelona. He trabajado siempre con datos, desde la extracción y manipulación de datos hasta la creación de dashboards y programación de modelos de aprendizaje automático.
Te invito a que veas la presentación completa del curso y las lecciones gratuitas.
Cualquier duda que tengas me puedes contactar por mensaje privado dentro de la plataforma.
Te espero en el curso, un saludo y muchas gracias.
