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Temario del curso

Introducción

  • Descripción general sobre funcionalidades y arquitectura de Spark y Hadoop
  • Conceptos fundamentales relacionados con Big Data
  • Noções básicas de programación en Python

Paso iniciales para el aprendizaje

  • Configuración del entorno de trabajo usando Python, Spark y Hadoop
  • Análisis detallado sobre estructuras de datos en Python
  • Introducción al API PySpark para la manipulación de información.
  • Conexiones entre HDFS y MapReduce durante el tratamiento de información.

Integración de Spark y Hadoop con código desarrollado en Python

  • Aplicación práctica del uso de RDD mediante PySpark.
  • Realización de procesamientos masivos empleando herramientas MapReduce.
  • Creación de bases de datos distribuidas bajo el esquema HDFS.

Aprendizaje automático a través del entorno Spark MLlib

Tratamiento dinámico de grandes volúmenes mediante la plataforma Spark Streaming

Diseño e implementación de sistemas recomendadores avanzados

Trabajo cotidiano con herramientas como Kafka, Sqoop y Flume

Aplicación eficaz del marco Apache Mahout en contextos de Spark y Hadoop

Detección e intervención oportuna ante problemas técnicos comunes

Síntesis global y orientaciones para futuros desarrollos

Requerimientos

  • Experiencia previa con Spark y Hadoop
  • Conocimientos básicos de programación en Python

Público objetivo

  • Científicos de datos
  • Desarrolladores
 21 Horas

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.
Inversión

Precio por grupo privado (formación online) desde 4350 € + IVA*

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