Curso en vivo PySpark Fundamentals | Aprende procesamiento de datos a gran escala

Descripción

Embárcate en un viaje de 6 semanas para dominar PySpark, la interfaz de Python para Apache Spark, un potente motor de procesamiento de datos. Con nuestro curso aprendes a gestionar grandes volúmenes de datos y descubres cómo optimizar procesos ETL y mucho más.

Duración

6 semanas, con 12 sesiones totales que suman 24 horas de contenido total

Requisitos

Requisitos previos:

Conocimientos básicos de Python.
Familiaridad básica con SQL.
Entendimiento básico de Docker.

Requisitos para la certificación:

Participación: Se requiere participación activa en todas las sesiones teóricas y prácticas del curso.
Asistencia: Asistencia mínima del 80% a las sesiones en vivo.
Proyecto Final: Desarrollar y presentar un proyecto final que demuestre la capacidad de aplicar los conceptos y técnicas aprendidos en un escenario real, siguiendo las especificaciones y criterios de evaluación del curso.

Certificado

Próximamente

Sesiones de teoría
Próximamente

Sesiones de dudas y revisión de ejercicios:
Próximamente

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lleva tu carrera al siguiente nivel

$3,499

Semana 1

Introducción a Pyspark

Semana 2

Inspección, Proyección y Filtrado de datos

Semana 3

Modificación de columnas y Funciones de agregación de datos

Semana 4

Cruce y unión de datos

Semana 5

Transformaciones Especiales

Semana 6

Proyecto y examen final

Sesiones en vivo

Interacción directa con profesionales

Expertos de la industria

Casos reales y actualizados

Soporte continuo y resolución de dudas

Conexiones globales y oportunidades laborales

Certificado oficial e insignia en Credly

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keyboard_arrow_down ¿Por qué aprender PySpark en lugar de otras herramientas de procesamiento de datos?

PySpark se destaca por su capacidad de procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y rápida utilizando la potencia de Apache Spark. Es altamente escalable y puede manejar tareas de procesamiento de datos distribuidos, lo que lo convierte en una opción ideal para proyectos de big data. Además, al estar basado en Python, es accesible para desarrolladores que ya están familiarizados con este lenguaje. La alta demanda de habilidades en PySpark en el mercado laboral lo convierte en una valiosa adición a tu conjunto de herramientas.

keyboard_arrow_down ¿Cuáles son las funciones de un especialista en PySpark?

Un especialista en PySpark tiene diversas responsabilidades, incluyendo:

Desarrollar y optimizar pipelines de datos para el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de información.
Escribir scripts en PySpark para transformar y analizar datos.
Integrar PySpark con otras herramientas y tecnologías de big data.
Colaborar con equipos de ciencia de datos y analítica para implementar modelos y algoritmos en entornos de producción.
Asegurar la escalabilidad y eficiencia de las soluciones de procesamiento de datos.
Realizar pruebas y mantenimiento continuo de los sistemas de datos.

keyboard_arrow_down ¿Qué tipos de salidas laborales ofrece el conocimiento de PySpark?

El conocimiento de PySpark abre puertas a diversas oportunidades laborales, incluyendo roles como Ingeniero de Datos, Científico de Datos, Analista de Datos, Ingeniero de Big Data, Desarrollador de ETL, Ingeniero de Machine Learning, Arquitecto de Soluciones de Datos, Consultor de Big Data, e Ingeniero de Integración de Datos. La demanda de expertos en PySpark es alta en sectores como tecnología, fintech, e-commerce, salud, medios de comunicación, y muchas empresas que trabajan con grandes volúmenes de datos.

keyboard_arrow_down ¿Qué ventajas tiene saber PySpark en comparación con otras herramientas de big data?

PySpark ofrece varias ventajas, incluyendo la capacidad de procesar datos a gran escala de manera eficiente y rápida gracias a su arquitectura distribuida. También permite la integración fácil con el ecosistema de Hadoop y otras herramientas de big data. Su compatibilidad con Python lo hace accesible y fácil de aprender para desarrolladores familiarizados con este lenguaje. Además, la comunidad activa y el continuo desarrollo de Apache Spark aseguran que PySpark se mantenga actualizado y relevante.

keyboard_arrow_down ¿Qué herramientas y tecnologías son complementarias a PySpark?

PySpark se combina perfectamente con varias herramientas y tecnologías para facilitar el procesamiento y análisis de datos. Entre ellas:

Hadoop: para el almacenamiento y gestión de grandes volúmenes de datos.
Hive: para consultas SQL sobre datos almacenados en Hadoop.
Airflow: para la orquestación de workflows y pipelines de datos.
Kafka: para la ingesta y procesamiento de datos en tiempo real.
HBase: para el almacenamiento NoSQL de datos grandes y complejos.
Jupyter Notebooks: para la exploración interactiva de datos y el desarrollo de scripts PySpark.
AWS/GCP/Azure: para la infraestructura en la nube y el procesamiento de datos a gran escala.
Databricks: para la implementación y optimización de soluciones de big data con PySpark.

keyboard_arrow_down ¿Cuáles son las políticas de reembolso?

En DaCodes Academy, nos esforzamos por ofrecerte una experiencia educativa de alta calidad. Para garantizar tu satisfacción, ofrecemos un período de reflexión de 7 días para la devolución completa del curso si aún no ha comenzado. Si cancelas antes del inicio del curso, también recibirás un reembolso completo. Si cancelas dentro de los primeros 3 días de clase, podrás obtener un reembolso parcial del 50%. En casos excepcionales, como enfermedad grave o pérdida familiar, se considerarán las solicitudes de reembolso de forma individual. Para solicitar un reembolso, envía un correo electrónico a academy@dacodes.com con los detalles del curso y la razón de la cancelación. Los reembolsos aprobados se procesarán en un plazo de 14 días hábiles. Ten en cuenta que los materiales descargables y los cursos completados no son elegibles para reembolso.

keyboard_arrow_down ¿Cómo puedo abonar si no es por transferencia o tarjetas de débito-crédito?

Si no cuentas con tarjeta de débito o crédito, puedes realizar tu pago a través de Oxxo. Para ello, te enviaremos un talón de pago a tu correo electrónico con un código de barras. Con este talón, podrás acudir a cualquier tienda Oxxo y realizar el pago en efectivo.

keyboard_arrow_down ¿Por qué DaCodes Academy es diferente a otras academias online de aprendizaje?

Aprendizaje dinámico e interactivo: Participa en sesiones en vivo, interactúa con los instructores y recibe feedback inmediato.
Conocimiento real del mercado: Nuestros cursos son impartidos por expertos de DaCodes, que te brindan la experiencia práctica que necesitas.
Soporte continuo: Resuelve tus dudas con sesiones de apoyo y acceso a una comunidad de aprendizaje.
Oportunidades laborales: Aumenta tus posibilidades de trabajar en DaCodes y explora otras oportunidades dentro de la industria tecnológica.

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