Temario del curso
Introducción a Google Colab y Apache Spark
- Descripción general de las características de Google Colab
- Presentación básica sobre Apache Spark
- Configuración inicial de Spark dentro del entorno de Google Colab
Procesamiento de datos con Apache Spark
- Trabajo avanzado con RDD y DataFrames
- Carga e interpretación eficiente de bases de datos extensas
- Utilización del motor SQL integrado en Spark para consultar información estructurada
Análisis avanzado mediante herramientas Spark
- Aplicaciones de aprendizaje automático gracias a Spark MLlib
- Ejecución de análisis en tiempo real sobre flujos de datos
- Distribución del cómputo mediante los recursos ofrecidos por el propio Spark
Visualización y colaboración dentro de Google Colab
- Conexión de Colab con librerías estándar para la creación de gráficos e imágenes
- Trabajo conjunto mediante el uso compartido de documentos creados en Colab
- Mecanismos para divulgar o exportar resultados obtenidos durante los análisis
Mejora del rendimiento y flujo de Big Data
- Configuración fina de parámetros de Spark para potenciar el desempeño global
- Gestión eficiente de la memoria física y espacio de almacenamiento asignado
- Escalado adecuado del flujo operativo cuando deba procesarse información extraordinariamente voluminosa
Implementaciones Big Data en la nube
- Conexión óptima entre Google Colab y recursos virtuales disponibles en el entorno de la nube
- Utilización de almacenes en línea como método preferente para archivar volúmenes elevados de datos
- Manejo y ejecución de flujos Spark en ecosistemas distribuidos en plataformas virtuales
Estudios ilustrativos y prácticas recomendadas
- Análisis detallado de casos concretos vinculados al tratamiento masivo de información
- Evaluación de aplicaciones relevancia generada por el uso combinado de Apache Spark y Colab
- Directrices básicas y procedimientos óptimos a seguir durante todo tipo de análisis de Big Data
Resumen final e indicaciones para avances futuros
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre conceptos de ciencia de datos
- Familiaridad con Apache Spark
- Habilidades en programación Python
Público objetivo
- Científicos de datos
- Ingenieros de datos
- Investigadores dedicados al estudio del Big Data
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 2900 € + IVA*
Contáctenos para obtener un presupuesto exacto y conocer nuestras promociones actuales
Reseñas (3)
Aprendiendo que QGIS es una herramienta que puede ser utilizada por otros profesionales diferentes, como topógrafos.
Bame Duncan Koko - Bentel Technologies (Pty) Ltd
Curso - QGIS for Geographic Information System
Traducción Automática
Cómo utilizar datos de satélites abiertos para aplicaciones reales
Tshering Dorji - Druk Holding and Investments
Curso - Advanced Geographic Information Systems (GIS)
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