Aprende PySpark desde cero en 2025: La guía completa

¿Qué es PySpark? 

PySpark es la combinación de dos potentes tecnologías: Python y Apache Spark.

Python es uno de los lenguajes de programación más utilizados en el desarrollo de software, sobre todo para la ciencia de datos y el aprendizaje automático, debido principalmente a su sintaxis fácil de usar y sencilla.

Por otro lado, Apache Spark es un marco que puede manejar grandes cantidades de datos no estructurados. Spark se construyó utilizando Scala, un lenguaje que nos da más control sobre It. Sin embargo, Scala no es un lenguaje de programación popular entre los profesionales de los datos. Así pues, PySpark se creó para superar esta laguna.

PySpark ofrece una API y una interfaz fácil de usar para interactuar con Spark. Utiliza la sencillez y flexibilidad de Python para hacer accesible el procesamiento de big data a un público más amplio.

¿Qué hace popular a PySpark? 

En los últimos años, PySpark se ha convertido en una herramienta importante para los profesionales de los datos que necesitan procesar enormes cantidades de datos. Podemos explicar su popularidad por varios factores clave:

• Facilidad de uso: PySpark utiliza la sintaxis familiar de Python, lo que lo hace más accesible a los profesionales de los datos como nosotros.
• Rapidez y eficacia: Al distribuir los cálculos entre clusters de máquinas, PySpark maneja enormes conjuntos de datos a gran velocidad.
• Escalabilidad: PySpark se adapta a los crecientes volúmenes de datos, permitiéndonos escalar nuestras aplicaciones añadiendo más recursos informáticos.
• Versatilidad: Ofrece un amplio ecosistema de bibliotecas para diferentes tareas, desde la manipulación de datos al aprendizaje automático.
• Comunidad fuerte: Podemos confiar en una comunidad amplia y activa que nos proporciona apoyo y recursos cuando nos enfrentamos a problemas y retos.

PySpark también nos permite aprovechar los conocimientos y bibliotecas de Python existentes. Podemos integrarlo fácilmente con herramientas populares como Pandas y Scikit-learny nos permite utilizar diversas fuentes de datos.

Principales características de PySpark

PySpark fue creado especialmente para big data y el aprendizaje automático. Pero, ¿qué características la convierten en una potente herramienta para manejar grandes cantidades de datos? Echémosles un vistazo:

• Conjuntos de datos distribuidos resistentes (RDD): Estas son las estructuras de datos fundamentales de PySpark. Gracias a ellos, la transformación, el filtrado y las agregaciones de datos pueden hacerse en paralelo.
• Marcos de datos y SQL: En PySpark, los DataFrames representan una abstracción de nivel superior construida sobre los RDD. Podemos utilizarlos con Spark SQL y consultas para realizar manipulaciones y análisis de datos.
• Bibliotecas de aprendizaje automático: Utilizando MLlib de PySpark podemos construir y utilizar modelos de aprendizaje automático escalables para tareas como la clasificación y la regresión.
• Admite distintos formatos de datos: PySpark proporciona bibliotecas y API para leer, escribir y procesar datos en distintos formatos, como CSV, JSON, Parquet y Avro, entre otros.
• Tolerancia a fallos: PySpark hace un seguimiento de cada RDD. Si un nodo falla durante la ejecución, PySpark reconstruye la partición RDD perdida utilizando esa información de seguimiento. Por tanto, hay poco riesgo de pérdida de datos.
• Procesamiento en memoria: PySpark almacena los datos intermedios en memoria, lo que reduce la necesidad de operaciones en disco y, a su vez, mejora el rendimiento del procesamiento de datos. 
• Streaming y procesamiento en tiempo real: Podemos aprovechar el componente Spark Streaming para procesar flujos de datos en tiempo real y realizar análisis casi en tiempo real.

¿Por qué es tan útil aprender PySpark?

El volumen de datos no hace más que aumentar. Hoy en día, las tareas de procesamiento de datos, análisis de datos y aprendizaje automático implican trabajar con grandes cantidades de datos. Necesitamos utilizar herramientas potentes que procesen esos datos con eficacia y rapidez. PySpark es una de esas herramientas. 

PySpark tiene diversas aplicaciones 

Ya hemos mencionado los puntos fuertes de PySpark, pero veamos algunos ejemplos concretos de dónde puedes utilizarlos:

• Data ETL. La capacidad de PySpark para la limpieza y transformación eficaz de datos se utiliza para procesar datos de sensores y registros de producción en fabricación y logística.
• Aprendizaje automático. La biblioteca MLlib se utiliza para desarrollar e implantar modelos de recomendaciones personalizadas, segmentación de clientes y previsión de ventas en el comercio electrónico.
• Procesamiento gráfico. Los GraphFrames de PySpark se utilizan para analizar redes sociales y comprender las relaciones entre usuarios.
• Procesamiento de flujos. La API de flujo estructurado de PySpark permite procesar en tiempo real las transacciones financieras para detectar el fraude.
• Tratamiento de datos SQL. La interfaz SQL de PySpark facilita a los investigadores y analistas sanitarios la consulta y el análisis de grandes conjuntos de datos genómicos.

Hay demanda de competencias en PySpark

Con el auge de la ciencia de datos y el aprendizaje automático y el aumento de los datos disponibles, existe una gran demanda de profesionales con conocimientos de manipulación de datos. Según el Informe sobre el Estado de la Alfabetización en Datos e IA 2024el 80% de los líderes valoran las habilidades de análisis y manipulación de datos.

Aprender PySpark puede abrirte un amplio abanico de oportunidades profesionales. Más de 800 ofertas de empleo en Indeed, desde ingenieros de datos a científicos de datos, ponen de manifiesto la demanda de conocimientos de PySpark en ofertas de empleo datos.

Cómo aprender PySpark desde cero en 2025

Si aprendes PySpark metódicamente, tendrás más posibilidades de éxito. Centrémonos en algunos principios que puedes utilizar en tu viaje de aprendizaje.

1. Comprende por qué estás aprendiendo PySpark

Antes de aprender los detalles técnicos, define tu motivación para aprender PySpark. Pregúntate a ti mismo:

• ¿Cuáles son mis objetivos profesionales?
• ¿Es PySpark una habilidad que necesitas para avanzar en tu puesto actual o conseguir el trabajo de tus sueños?
• ¿Qué oportunidades esperas que se abran si dominas PySpark? 
• ¿Qué problemas intento resolver?
• ¿Te cuesta procesar grandes conjuntos de datos que las herramientas actuales que conoces no pueden manejar?
• ¿Necesitas realizar transformaciones de datos complejas o crear modelos avanzados de aprendizaje automático?
• ¿Qué me interesa?
• ¿Te entusiasma la idea de construir canalizaciones de datos escalables?
• ¿Te interesan los macrodatos y su potencial para revelar información?
• ¿Tengo en mente un proyecto específico que requiere las capacidades de PySpark?
• ¿Estás trabajando en un proyecto personal que implica el tratamiento o análisis de datos a gran escala?
• ¿Necesita tu empresa conocimientos de PySpark para un próximo proyecto?

2. Empieza con lo básico de PySpark

Después de identificar tus objetivos, domina los conceptos básicos de PySpark y entiende cómo funcionan.

Fundamentos de Python

Como PySpark está construido sobre Python, debes familiarizarte con Python antes de utilizar PySpark. Debes sentirte cómodo trabajando con variables y funciones. Además, puede ser una buena idea estar familiarizado con bibliotecas de manipulación de datos como Pandas. Curso Introducción a Python y Manipulación de datos con Pandas pueden ayudarte a ponerte al día.

Instalar PySpark y aprender lo básico

Necesitas instalar PySpark para empezar a utilizarlo. Puedes descargar PySpark utilizando pip o Conda, descargarlo manualmente desde el sitio web oficial, o empezar con DataLab para empezar con PySpark en tu navegador.

Si quieres una explicación completa de cómo instalar PySpark, consulta esta guía sobre cómo instalar PySpark en Windows, Mac y Linux.

Marcos de datos PySpark

El primer concepto que debes aprender es cómo funcionan los DataFrames de PySpark. Son una de las razones clave por las que PySpark funciona con tanta rapidez y eficacia. Comprender cómo crearlos, transformarlos (mapear y filtrar) y manipularlos. El tutorial sobre cómo empezar a trabajar con PySpark te ayudará con estos conceptos.

3. Domina conocimientos intermedios de PySpark

Una vez que te sientas cómodo con lo básico, es hora de explorar las habilidades intermedias de PySpark.

Spark SQL

Una de las mayores ventajas de PySpark es su capacidad de realizar consultas similares a SQL para leer y manipular DataFrames, realizar agregaciones y utilizar funciones de ventana. Entre bastidores, PySpark utiliza Spark SQL. Este introducción a Spark SQL en Python puede ayudarte con esta habilidad.

Gestión y transformación de datos

Trabajar con datos implica ser competente en su limpieza, transformación y preparación para el análisis. Esto incluye el manejo de valores perdidos, la gestión de diferentes tipos de datos y la realización de agregaciones utilizando PySpark. Participa en el DataCamp de Limpieza de Datos con PySpark para adquirir experiencia práctica y dominar estas habilidades.

Aprendizaje automático con MLlib

PySpark también puede utilizarse para desarrollar y desplegar modelos de aprendizaje automático, gracias a su biblioteca MLlib. Debes aprender a realizar ingeniería de rasgos, evaluación de modelos y ajuste de hiperparámetros utilizando esta biblioteca. DataCamp Aprendizaje automático con PySpark ofrece una introducción completa.

4. Aprende PySpark haciendo

Hacer cursos y practicar ejercicios con PySpark es una forma excelente de familiarizarse con la tecnología. Sin embargo, para llegar a dominar PySpark, necesitas resolver problemas desafiantes y que desarrollen tus habilidades, como aquellos a los que te enfrentarás en proyectos del mundo real. Puedes empezar con tareas sencillas de análisis de datos y pasar gradualmente a retos más complejos.

Aquí tienes algunas formas de practicar tus habilidades:

• Participa en webinars y code-alongs. Consulta próximos seminarios web DataCamp y eventos online en los que podrás seguir tutoriales y ejemplos de código de PySpark. Esto te ayudará a reforzar tu comprensión de los conceptos y a familiarizarte con los patrones de codificación.
• Desarrollar proyectos independientes. Identifica conjuntos de datos que te interesen y aplica tus conocimientos de PySpark para analizarlos. Esto podría implicar cualquier cosa, desde analizar las tendencias de las redes sociales hasta explorar los datos de los mercados financieros.
• Contribuye a proyectos de código abierto. Contribuye a proyectos PySpark en plataformas como GitHub para adquirir experiencia colaborando con otros y trabajando en proyectos del mundo real.
• Crea un blog personal. Escribe sobre tus proyectos PySpark, comparte tus ideas y contribuye a la comunidad PySpark creando un blog personal.

5. Construye una cartera de proyectos

A medida que avanzas en tu viaje de aprendizaje de PySpark, irás completando diferentes proyectos. Para mostrar tus habilidades y experiencia en PySpark a posibles empleadores, deberías recopilarlas en un portafolio. Este portafolio debe reflejar tus habilidades e intereses y estar adaptado a la carrera o industria que te interesa.

Intenta que tus proyectos sean originales y muestren tu capacidad para resolver problemas. Incluye proyectos que demuestren tu competencia en diversos aspectos de PySpark, como la manipulación de datos, el aprendizaje automático y la visualización de datos. Documenta tus proyectos, proporcionando contexto, metodología, código y resultados. Puedes utilizar DataLabque es un IDE en línea que te permite escribir código, analizar datos en colaboración y compartir tus ideas.

Aquí tienes dos proyectos PySpark en los que puedes trabajar:

• Limpiar un conjunto de datos de pedidos con PySpark
• Construir un modelo de previsión de la demanda

6. Sigue desafiándote a ti mismo

Aprender PySpark es un viaje continuo. La tecnología evoluciona constantemente, y regularmente se desarrollan nuevas funciones y aplicaciones. PySpark no es una excepción.

Una vez que domines los fundamentos, puedes buscar tareas y proyectos más desafiantes, como la optimización del rendimiento o GraphX. Céntrate en tus objetivos y especialízate en áreas que sean relevantes para tus objetivos e intereses profesionales.

Mantente al día de las novedades y aprende a aplicarlas a tus proyectos actuales. Sigue practicando, busca nuevos retos y oportunidades, y acepta la idea de cometer errores como una forma de aprender.

Recapitulemos los pasos que podemos dar para un plan de aprendizaje de PySpark con éxito:

Un ejemplo de plan de aprendizaje de PySpark

Aunque cada persona tiene su forma de aprender, siempre es buena idea tener un plan o guía a seguir para aprender una nueva herramienta. Hemos creado un posible plan de aprendizaje que esboza dónde centrar tu tiempo y esfuerzos si estás empezando con PySpark. 

Mes 1: Fundamentos de PySpark

• Conceptos básicos. Instala PySpark y explora su sintaxis. Comprende los conceptos básicos de Apache Spark, su arquitectura y cómo permite el procesamiento distribuido de datos.
• Conceptos básicos de PySpark. Aprende a configurar tu entorno PySpark, a crear SparkContexts y SparkSessions, y a explorar estructuras de datos básicas como RDDs y DataFrames. 
• Manipulación de datos. Domina las operaciones esenciales de PySpark para la manipulación de datos, como filtrar, ordenar, agrupar, agregar y unir conjuntos de datos. Puedes completar las Órdenes de limpieza con PySpark del proyecto.

Mes 2: PySpark para Análisis de Datos y SQL

• Trabajar con diferentes formatos de datos: Aprende a leer y escribir datos en varios formatos, como CSV, JSON, Parquet y Avro, utilizando PySpark.
• Spark SQL. Aprende a utilizar Spark SQL para consultar y analizar datos con una sintaxis SQL familiar. Explora conceptos como DataFrames, Datasets y funciones SQL. 
• Visualización de datos y características Ingeniería: Explora las técnicas de visualización de datos en PySpark utilizando bibliotecas como Matplotlib y Seaborn para obtener información de tus datos. Aprende a manejar datos y a realizar ingeniería de características realizando el curso Ingeniería de características con PySpark con PySpark.

Mes 3-4: PySpark para Aprendizaje Automático y Temas Avanzados

• Introducción a MLlib: Empieza a utilizar la biblioteca MLlib de PySpark para el aprendizaje automático. Explora los algoritmos básicos de clasificación, regresión y agrupación. Puedes utilizar el Aprendizaje automático con PySpark con PySpark.
• Construir tuberías ML. Aprende a construir y desplegar pipelines de aprendizaje automático en PySpark para un entrenamiento y evaluación eficientes de los modelos. 
• Desarrolla un proyecto. Trabajar en el desarrollo de un Modelo de Previsión de la Demanda.
• Conceptos avanzados. Explora las técnicas para optimizar las aplicaciones PySpark, incluyendo la partición de datos, el almacenamiento en caché y el ajuste del rendimiento.

Cinco consejos para aprender PySpark

Imagino que a estas alturas ya estás preparado para lanzarte a aprender PySpark y poner tus manos sobre un gran conjunto de datos para practicar tu nueva habilidad. Pero antes de que lo hagas, permíteme destacar estos consejos que te ayudarán a recorrer el camino hacia el dominio de PySpark.

1. Reduce tu alcance

PySpark es una herramienta que puede tener muchas aplicaciones diferentes. Para mantener la concentración y alcanzar tu objetivo, debes identificar tu área de interés. ¿Quieres centrarte en el análisis de datos, la ingeniería de datos o el aprendizaje automático? Adoptar un enfoque centrado puede ayudarte a adquirir los aspectos y conocimientos más relevantes de PySpark para el camino que elijas.

2. Practica frecuente y constantemente

La constancia es clave para dominar cualquier habilidad nueva. Debes reservar un tiempo dedicado a practicar PySpark. Basta con dedicar un poco de tiempo cada día. No necesitas abordar conceptos complejos todos los días. Puedes repasar lo que has aprendido o volver a hacer un ejercicio sencillo para refactorizarlo. La práctica regular reforzará tu comprensión de los conceptos y aumentará tu confianza para aplicarlos.

3. Trabaja en proyectos reales

Este es uno de los consejos clave, y lo leerás varias veces en esta guía. Practicar ejercicios es estupendo para ganar confianza. Sin embargo, aplicar tus conocimientos de PySpark a proyectos del mundo real es lo que te hará sobresalir en él.  Busca conjuntos de datos que te interesen y utiliza PySpark para analizarlos, extraer ideas y resolver problemas.

Empieza con proyectos y preguntas sencillos y, poco a poco, ve haciéndote cargo de otros más complejos. Esto puede ser tan sencillo como leer y limpiar un conjunto de datos reales y escribir una consulta compleja para realizar agregaciones y predecir el precio de una casa. 

4. Participa en una comunidad

El aprendizaje suele ser más eficaz cuando se realiza en colaboración. Compartir tus experiencias y aprender de los demás puede acelerar tu progreso y proporcionarte valiosos conocimientos.

Para intercambiar conocimientos, ideas y preguntas, puedes unirte a algunos grupos relacionados con PySpark, y asistir a reuniones y conferencias. La página Comunidad Databricksla empresa fundada por los creadores de Spark, tiene un activo foro comunitario donde puedes participar en debates y hacer preguntas sobre PySpark. Además, la Spark Summit, organizada por Databricks, es la mayor conferencia sobre Spark.

5. Comete errores

Como con cualquier otra tecnología, aprender PySpark es un proceso iterativo. Y aprender de tus errores es una parte esencial del proceso de aprendizaje. No tengas miedo de experimentar, probar distintos enfoques y aprender de tus errores. Prueba distintas funciones y alternativas para agregar los datos, realiza subconsultas o consultas anidadas, y observa la rápida respuesta que da PySpark.

Las mejores formas de aprender PySpark

Veamos algunos métodos eficaces para aprender PySpark.

Haz cursos online

Los cursos online ofrecen una excelente manera de aprender PySpark a tu propio ritmo. DataCamp ofrece cursos de PySpark para todos los niveles, que en conjunto conforman el programa Big Data con PySpark con PySpark. Los cursos cubren conceptos introductorios a temas de aprendizaje automático y están diseñados con ejercicios prácticos. 

Estos son algunos de los cursos relacionados con PySpark en DataCamp:

• Ingeniería de funciones con PySpark 
• Aprendizaje automático con PySpark
• Construir motores de recomendación con PySpark
• Fundamentos de Big Data con PySpark

Sigue los tutoriales en línea

Los tutoriales son otra forma estupenda de aprender PySpark, especialmente si eres nuevo en la tecnología. Contienen instrucciones paso a paso sobre cómo realizar tareas específicas o comprender determinados conceptos. Para empezar, considera estos tutoriales:

• Instalación de PySpark
• Primeros pasos con PySpark
• Cómo soltar una columna en PySpark

Consulta las hojas de trucos de PySpark

Las hojas de trucos son útiles cuando necesitas una guía de referencia rápida sobre temas de PySpark. Aquí tienes dos útiles hojas de trucos:

• Hoja de trucos de PySpark: Spark en Python
• Hoja de trucos de PySpark: Spark DataFrames en Python

Proyectos PySpark completos

Aprender PySpark requiere práctica. Enfrentarte a retos mientras completas proyectos que te permitirán aplicar todas las habilidades que has aprendido. A medida que te enfrentes a tareas más complejas, tendrás que encontrar soluciones e investigar nuevas alternativas para obtener los resultados que deseas, lo que aumentará tus conocimientos de PySpark. 

Consulta los proyectos PySpark en los que trabajar en el DataCamp. Estos te permiten aplicar tus habilidades de manipulación de datos y construcción de modelos de aprendizaje automático aprovechando PySpark:

• Limpiar un conjunto de datos de pedidos con PySpark
• Construir un modelo de previsión de la demanda

Descubre PySpark a través de los libros

Los libros son un recurso excelente para aprender PySpark. Ofrecen conocimientos profundos y opiniones de expertos junto con fragmentos de código y explicaciones. Éstos son algunos de los libros más populares sobre PySpark:

• Aprendiendo PySpark 2ª Edición, Jules S. Damji
• Libro de cocina PySpark, Denny Lee 
• Spark para desarrolladores Python

Carreras en PySpark

La demanda de conocimientos de PySpark ha aumentado en varios puestos relacionados con los datos, desde analistas de datos a ingenieros de big data. Si te estás preparando para una entrevista, ten en cuenta estas preguntas de entrevista de PySpark para 

Ingeniero de Big Data

Como ingeniero de big data, eres el arquitecto de las soluciones de big data, responsable de diseñar, construir y mantener la infraestructura que maneja grandes conjuntos de datos. Confiarás en PySpark para crear canalizaciones de datos escalables, garantizando la ingestión, el procesamiento y el almacenamiento eficaces de los datos.

Necesitarás un buen conocimiento de la informática distribuida y las plataformas en la nube, así como experiencia en almacenamiento de datos y procesos ETL.

• Habilidades clave:
• Dominio de Python y PySpark, Java y Scala
• Comprensión de estructuras de datos y algoritmos
• Dominio de SQL y NoSQL
• Experiencia en procesos ETL y construcción de canalizaciones de datos
• Comprensión de los sistemas distribuidos 
• Herramientas clave utilizadas:
• Apache Spark, Hadoop Ecosystem
• Herramientas de almacenamiento de datos (por ejemplo, Snowflake, Redshift o BigQuery)
• Plataformas en la nube (por ejemplo, AWS, GCP, Databricks)
• Herramientas de orquestación de flujos de trabajo (por ejemplo, Apache Airflow, Apache Kafka)

Científico de datos

Como científico de datos, utilizarás las capacidades de PySpark para realizar la gestión y manipulación de datos y desarrollar e implantar modelos de aprendizaje automático. Tus conocimientos estadísticos y tus habilidades de programación te ayudarán a desarrollar modelos que contribuyan al proceso de toma de decisiones.  

• Habilidades clave:
• Sólidos conocimientos de Python, PySpark y SQL
• Comprensión de los conceptos de aprendizaje automático e IA
• Competencia en análisis estadístico, análisis cuantitativo y modelización predictiva
• Técnicas de visualización de datos y elaboración de informes
• Habilidades de comunicación y presentación eficaces
• Herramientas clave utilizadas:
• Herramientas de análisis de datos (por ejemplo, pandas, NumPy)
• Bibliotecas de aprendizaje automático (por ejemplo, Scikit-learn)
• Herramientas de visualización de datos (por ejemplo, Matplotlib, Tableau)
• Marcos de Big Data (por ejemplo, Airflow, Spark)
• Herramientas de línea de comandos (por ejemplo, Git, Bash)

Ingeniero de aprendizaje automático

Como ingeniero de aprendizaje automático, utilizarás PySpark para preparar datos, construir modelos de aprendizaje automático y entrenarlos e implementarlos.

• Habilidades clave:
• Dominio de Python, PySpark y SQL
• Conocimiento profundo de los algoritmos de aprendizaje automático
• Conocimiento de marcos de aprendizaje profundo
• Comprensión de estructuras de datos, modelado de datos y arquitectura de software
• Herramientas clave utilizadas:
• Bibliotecas y algoritmos de aprendizaje automático (por ejemplo, Scikit-learn, TensorFlow)
• Bibliotecas de ciencia de datos (por ejemplo, Pandas, NumPy)
• Plataformas en la nube (por ejemplo, AWS, Google Cloud Platform)
• Sistemas de control de versiones (por ejemplo, Git)
• Marcos de aprendizaje profundo (por ejemplo, TensorFlow, Keras, PyTorch)

Analista de datos

Como analista de datos, utilizarás PySpark para explorar y analizar grandes conjuntos de datos, identificar tendencias y comunicar sus conclusiones mediante informes y visualizaciones.

• Habilidades clave:
• Dominio de Python, PySpark y SQL
• Sólidos conocimientos de análisis estadístico
• Experiencia con herramientas de inteligencia empresarial (por ejemplo, Tableau, Power BI)
• Comprensión de las técnicas de recogida y limpieza de datos
• Herramientas clave utilizadas:
• Herramientas de análisis de datos (por ejemplo, pandas, NumPy)
• Herramientas de datos de inteligencia empresarial (por ejemplo, Tableau, Power BI)
• Bases de datos SQL (por ejemplo, MySQL, PostgreSQL)

Cómo encontrar un trabajo que utilice PySpark o en PySpark

Un título puede ser una gran ventaja a la hora de iniciar una carrera que utilice PySpark, pero no es la única vía. Hoy en día, cada vez más profesionales empiezan a trabajar en funciones relacionadas con los datos a través de vías alternativas, incluida la transición desde otros campos. Con dedicación, aprendizaje constante y un enfoque proactivo, puedes conseguir el trabajo de tus sueños que utilice PySpark.

Sigue aprendiendo sobre el campo

Mantente al día de los últimos avances en PySpark. Sigue a profesionales influyentes relacionados con PySpark en las redes sociales, lee blogs relacionados con PySpark y escucha podcasts relacionados con PySpark.

PySpark fue desarrollado por Matei Zahariaque también es CTO en Databricksuna plataforma construida sobre Apache Spark. Obtendrás información sobre temas de actualidad, tecnologías emergentes y la dirección futura de PySpark.

También deberías consultar los eventos del sector, ya sean seminarios web en DataCamp, conferencias sobre ciencia de datos e IAo eventos de networking.

Desarrollar una cartera

Tienes que destacar entre los demás candidatos. Una buena forma de hacerlo es construir una sólida portafolio que muestre tus habilidades y proyectos realizados. Puedes dejar una buena impresión en los jefes de contratación abordando los retos del mundo real. 

Tu portafolio debe contener diversos proyectos que reflejen tus conocimientos de PySpark y sus diversas aplicaciones. Consulta esta guía sobre cómo crear una impresionante cartera de ciencia de datos.

Elaborar un currículum eficaz

En los últimos años, ha aumentado el número de personas que se dedican a la ciencia de datos y a funciones relacionadas con los datos. Los responsables de contratación tienen que revisar cientos de currículos y distinguir a los grandes candidatos. Además, muchas veces, tu currículum pasa por Sistemas de Seguimiento de Candidatos (ATS), sistemas de software automatizados que utilizan muchas empresas para revisar los currículum y descartar los que no cumplen criterios específicos. Por lo tanto, debes elaborar un gran currículum para impresionar tanto a ATS como a tus reclutadores.

Prepárate para la entrevista

Si el responsable de contratación se fija en ti o tu currículum efectivo pasa el proceso de selección, a continuación debes prepararte para una entrevista técnica. Para estar preparado, puedes consultar este artículo sobre las preguntas más frecuentes en las entrevistas de PySpark.

Conclusión

Aprender PySpark puede abrirte las puertas a mejores oportunidades y resultados profesionales. El camino hacia el aprendizaje de PySpark es gratificante, pero requiere constancia y práctica. Experimentar y resolver retos utilizando esta herramienta puede acelerar tu proceso de aprendizaje y proporcionarte ejemplos del mundo real que podrás mostrar cuando busques trabajo.