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Spark para ingeniería de datos
Impulsa tu perfil con una microcredencial diseñada para que domines el uso de Spark en el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, optimizando el rendimiento de los pipelines ETL distribuidos.
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Domina el procesamiento distribuido con Spark para la ingeniería de datos
El procesamiento de datos en clúster es esencial para garantizar un rendimiento eficiente cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos. Esta microcredencial de Refáctika te enseña cómo trabajar con Spark, desde su arquitectura básica hasta la optimización avanzada de consultas.
Aprenderás a orquestar pipelines ETL distribuidos, aplicar técnicas avanzadas de optimización, y gestionar recursos en un entorno de cluster para garantizar la eficiencia de los procesos. Además, trabajarás con Spark SQL, RDDs, DataFrames y otras herramientas clave de la plataforma.
En Refáctika te formamos con un programa completo que potenciará tu perfil y te permitirá responder a los desafíos éticos, técnicos y normativos que exige hoy la industria.
Transforma tus skills y domina Spark
Te convertirás en un perfil clave para equipos de big data y machine learning, mejorando el rendimiento de los datos mediante el uso de tecnologías de procesamiento distribuido como Spark.
Lo que aprenderás
Una microcredencial para trabajar con Spark y optimizar el procesamiento de datos a gran escala. ¡Al finalizar, dominarás todas estas competencias!
Contenido del curso
Vídeos: 2.5 horas | Estudio y resolución de ejercicios: 17.5 horas | Realización proyecto final: 30 horas | 50 h de duración total
Sienta las bases con un temario que te introducirá en la materia para después avanzar hacia los conceptos más complejos.
Fundamentos del procesamiento distribuido y ecosistema Spark Arquitectura de Spark
Driver, Executors y Cluster Manager.
API principalRDDs vs. DataFrames vs. Datasets.
Lectura, transformación y escritura de datos (ETL distribuido) Optimización del plan lógico y físico (Catalyst & Tungsten) Particionado, coalesce y bucketing para eficiencia en cluster Persistencia, caching y gestión de memoria Optimización de jobs y configuración de recursos Spark SQL y funciones avanzadas para manipulación de datos Integración con Data Lakes, Warehouses y sistemas de mensajería Monitoreo, logging, métricas y análisis de rendimiento en entornos productivos Proyecto aplicadoImplementación de un pipeline con Airflow, dbt, CDC y despliegue CI/CD.
Descubre nuevas oportunidades profesionales
Tu perfil + esta microcredencial = ¡muchas más opciones laborales! El procesamiento distribuido es clave para los equipos de big data que manejan grandes volúmenes de datos y necesitan realizar análisis en tiempo real.
Este curso es para ti si...
¿Quieres adquirir las competencias que marcarán el futuro del desarrollo tecnológico? Esta microcredencial es ideal para ti si:
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(L)ectura
- Fija tu propio rumbo, conectando el contenido de esta microcredencial con tu realidad a través de un proyecto que elegirás tú mismo.
- Trabaja con un manual estructurado.
- Accede a cápsulas de microlearning y vídeos para integrar los conceptos clave.
- Analiza tus progresos con una evaluación y pasa de nivel.
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