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SPARK

SPARK

Apache Spark es un motor de procesamiento distribuido diseñado para manejar grandes volúmenes de datos de manera rápida y eficiente. Nació en el laboratorio AMP de la Universidad de California, Berkeley, como respuesta a las limitaciones de frameworks más antiguos como Hadoop MapReduce. Su principal fortaleza radica en su capacidad para realizar operaciones en memoria, lo que acelera significativamente el procesamiento de datos en comparación con los métodos tradicionales que dependen del almacenamiento en disco. Esta arquitectura hace que Spark sea ideal para tareas que requieren análisis complejos y rápidos, como el entrenamiento de modelos de machine learning, el procesamiento de flujos de datos en tiempo real y el análisis exploratorio a gran escala.

Categoría:

Descripción

OBJETIVOS DEL CURSO
QUIENES DEBEN ASISTIR
DURACION Y MODALIDAD
METODOLOGIA
INFORMACION DESCARGABLE
OBJETIVOS DEL CURSO

El objetivo de este Taller es proporcionar a los profesionales de la ciencia de datos, ingeniería de datos y desarrollo de software una comprensión profunda y práctica de Apache Spark, permitiéndoles procesar y analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y distribuida.

QUIENES DEBEN ASISTIR
  • Profesionales de la Ciencia de Datos
  • Ingeniería de Datos y Desarrollo de Software
DURACION Y MODALIDAD

Duración: Este curso se dicta en 32 horas cronológicas.
Modalidad: En línea con Relator en vivo o Presencial.

METODOLOGIA

El Taller de Apache Spark se desarrollará con un enfoque altamente práctico, combinando un 70% de ejercicios y laboratorios con un 30% de teoría. Esta estructura permitirá a los participantes no solo comprender los fundamentos de Spark, sino también aplicarlos en escenarios reales de procesamiento de datos a gran escala.

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