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Introducción a PySpark
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Actualizado 1/2026SparkData Engineering4 h11 vídeos36 Ejercicios2,850 XP27,266Certificado de logros
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¿Por qué Spark? ¿Por qué ahora?
Descubre la velocidad y la escalabilidad de Apache Spark, el potente marco diseñado para gestionar grandes volúmenes de datos. A través de lecciones interactivas y ejercicios prácticos, verás cómo el procesamiento en memoria de Spark le da una ventaja sobre los marcos tradicionales como Hadoop. Comenzarás configurando sesiones de Spark y profundizarás en componentes básicos como los conjuntos de datos distribuidos resilientes (RDD) y los DataFrame. Aprende a filtrar, agrupar y unir conjuntos de datos con facilidad mientras trabajas con ejemplos del mundo real.Mejora tus habilidades en Python y SQL para el big data
Aprende a utilizar PySpark SQL para consultar y gestionar datos utilizando la sintaxis SQL habitual. Aborda esquemas, tipos de datos complejos y funciones definidas por el usuario (UDF), al tiempo que desarrollas habilidades en el almacenamiento en caché y la optimización del rendimiento para sistemas distribuidos.Construye tus bases de big data
Al finalizar este curso, tendrás la confianza necesaria para manejar, consultar y procesar grandes volúmenes de datos utilizando PySpark. Con estas habilidades básicas, estarás listo para explorar temas avanzados como machine learning y el análisis de big data.Requisitos previos
Introduction to SQLData Manipulation with pandas1
Introduction to Apache Spark and PySpark
A General introduction to PySpark and distributed computing. This section introduces PySpark, PySpark DataFrames, and RDDs.
2
PySpark in Python
A continuation of DataFrames and complex datatypes. This section expands on what DataFrames offer in PySpark and introduces some Spark SQL concepts.
3
Introduction to PySpark SQL
Delve into leveraging Spark SQL and PySpark for scalable data processing, combining SQL's simplicity with PySpark's distributed computing power to handle large datasets efficiently.
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