Developing Applications with Apache Spark - Spanish
Domina el procesamiento de datos escalable con Apache Spark en este curso. Aprende a construir Pipelines ETL eficientes, realizar analíticas avanzadas y optimizar transformaciones de datos distribuidas utilizando la DataFrame API de Spark. Explora agrupaciones, agregaciones, joins, operaciones de conjuntos y funciones de ventana. Trabaja con tipos de datos complejos como arrays, maps y structs mientras aplicas las mejores prácticas para la optimización del rendimiento.
Nota: Databricks Academy está pasando a un formato basado en cuadernos para las sesiones presenciales en el entorno de Databricks, dejando de utilizar presentaciones de diapositivas para las clases. Puedes acceder a los cuadernos de las clases en el entorno de laboratorio de Vocareum.
En este curso, el contenido se desarrolló para participantes con las siguientes habilidades, conocimientos y aptitudes:
• Conocimientos básicos de programación
• Familiaridad con Python
• Comprensión básica de consultas SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY)
• Familiaridad con conceptos de procesamiento de datos
• Se requiere el "Introduction to Apache Spark Course" o experiencia previa con Databricks
Outline
Conceptos básicos de la API de DataFrame
• Conceptos básicos de la API de DataFrame
• Demo: ETL básico con la API de DataFrame
Agrupación y agregación de datos
• Agrupación y agregación de datos
• Demo: Agrupación y agregación de datos
• Agrupación y Agregación de Datos de Comercio Electrónico
Operaciones relacionales de DataFrame
• Operaciones relacionales de DataFrame
• Demo: Operaciones relacionales de DataFrame en Spark
Trabajando con datos complejos
• Trabajando con datos complejos
• Demo: Trabajando con tipos de datos complejos en Spark
• Laboratorio: Trabajando con tipos de datos complejos en datos de comercio electrónico
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