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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 conjuntos de datos grandes
- 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 Collaboration en Google Colab
- Integración de Colab con bibliotecas populares de visualización
- Flujos de trabajo colaborativos con cuadernos de Colab
- Compartir y exportar resultados
Optimización de Flujos de Trabajo Big Data
- Afinación de Spark para rendimiento
- Optimización del uso de memoria y almacenamiento
- Escalado de flujos de trabajo para conjuntos de datos grandes
Big Data en la Nube
- Integración de Google Colab con herramientas basadas en la nube
- Uso del almacenamiento en la nube para big data
- Trabajo con Spark en entornos distribuidos en la nube
Estudios de Caso y Mejores Prácticas
- Revisión de aplicaciones de big data del mundo real
- Estudios de caso utilizando Apache Spark y Colab
- Mejores prácticas para el análisis de big data
Resumen y Próximos 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 grandes volúmenes de datos
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