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Descripción del programa
Ingeniero de Datos Profesional en Python
Requisitos previos
Ingeniero de datosCourse
Descubre los componentes clave de la arquitectura de datos moderna, desde la ingesta y el servicio hasta la gobernanza y la orquestación.
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La línea de comandos Unix permite combinar programas, automatizar tareas y ejecutar en clústeres y nubes.
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Aprende los conceptos básicos sobre máquinas virtuales, contenedores, Docker y Kubernetes. Comprende las diferencias para empezar.
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Este curso presenta el dbt para el modelado de datos, las transformaciones, las pruebas y la creación de documentación.
Course
Descubre los conceptos fundamentales de la programación orientada a objetos (POO), ¡construyendo clases y objetos personalizados!
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Domina NoSQL y mejora los flujos de datos. Aprende Snowflake, Postgres JSON y Redis.
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En esta Introducción a DevOps dominarás los fundamentos de DevOps y los conceptos, herramientas y técnicas para mejorar la productividad.
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Domina las pruebas en Python: aprende métodos, crea comprobaciones y garantiza un código sin errores con pytest y unittest.
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Material adicionalDebugging Code
Sharpen your debugging skills to enhance sales data accuracy.
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Con esta introducción a Docker comprenderás su importancia para el profesional de datos. Aprende sobre contenedores Docker, imágenes y más.
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Domina PySpark para manejar big data con facilidad: ¡aprende a procesar, consultar y optimizar conjuntos de datos masivos para realizar potentes análisis!
Chapter
Material adicionalIntroduction to Big Data analysis with Spark
This chapter introduces the exciting world of Big Data, as well as the various concepts and different frameworks for processing Big Data. You will understand why Apache Spark is considered the best framework for BigData.
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Material adicionalProgramming in PySpark RDD’s
The main abstraction Spark provides is a resilient distributed dataset (RDD), which is the fundamental and backbone data type of this engine. This chapter introduces RDDs and shows how RDDs can be created and executed using RDD Transformations and Actions.
Chapter
Material adicionalPySpark SQL & DataFrames
In this chapter, you'll learn about Spark SQL which is a Spark module for structured data processing. It provides a programming abstraction called DataFrames and can also act as a distributed SQL query engine. This chapter shows how Spark SQL allows you to use DataFrames in Python.
Project
Material adicionalCleaning an Orders Dataset with PySpark
Step into a data engineer's shoes and master data cleaning with PySpark on an e-commerce orders dataset!
Chapter
Material adicionalDownloading Data on the Command Line
In this chapter, we learn how to download data files from web servers via the command line. In the process, we also learn about documentation manuals, option flags, and multi-file processing.
Chapter
Material adicionalData Pipeline on the Command Line
In the last chapter, we bridge the connection between command line and other data science languages and learn how they can work together. Using Python as a case study, we learn to execute Python on the command line, to install dependencies using the package manager pip, and to build an entire model pipeline using the command line.
Course
Descubre la diferencia entre procesamiento por lotes y streaming, el escalado de sistemas de streaming y las aplicaciones en el mundo real.
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Course
En este curso, aprenderás los fundamentos de Kubernetes y a desplegar y orquestar contenedores utilizando manifiestos e instrucciones kubectl.
Resource
Material adicionalImpactful Data Engineering—with Datadog's Wouter de Bie
Understand how data engineering can impact your business.
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