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Big Data, Computacin Paralela, RDDs, Spark SQL DataFrames y Spark MLlib todo en Python y Jupyter Notebooks
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Spark y Python con PySpark en AWS para Big Data
Hola y bienvenidos a este curso de Spark y Python con PySpark. En este curso aprenders lo que es la computacin paralela utilizando Spark y Python con PySpark en un Jupyter notebook que corre en AWS (Amazon Web Services).Spark es un framework de programacin para datos distribuidos y es de los ms utilizados para el Big Data hoy en da. En este curso aprenders a trabajar con Spark y sus RDDs, con Spark SQL y sus DataFrames y aprenders la sintaxis bsica de Spark ML, para algoritmos de aprendizaje automtico o Machine Learning. Este curso est diseado para cualquier persona que quiera empezar a meterse en el mundo del big data con Spark y Python. Es un curso totalmente prctico y dinmico en el que empezars desde cero con Spark. Empezaremos con una introduccin al big data, a la computacin paralela y a Apache Spark. Luego os llevaremos paso a paso para crear una cuenta de AWS, crear una mquina virtual utilizando el sistema de computacin EC2 y configurar todo lo necesario para poder utilizar Spark y Jupyter Notebooks en AWS. En las primeras partes del curso trabajaremos con Spark y su formato RDD (Resilient Distributed Datasets o Datos Distribuidos Resilientes). Luego trabajaremos con Spark SQL y sus DataFrames y acabaremos aprendiendo a implementar un algoritmos de regresin lineal en Spark ML. Como ves hay mucho temario. Iremos paso a paso explicando primero la teora y despus haciendo casos prcticos. Mi nombre es Sebastian y he trabajado durante muchos aos en diferentes empresas tecnolgicas con el Big Data en Barcelona. He trabajado siempre con datos, desde la extraccin y manipulacin de datos hasta la creacin de dashboards y programacin de modelos de aprendizaje automtico. Te invito a que veas la presentacin completa del curso y las lecciones gratuitas. Cualquier duda que tengas me puedes contactar por mensaje privado dentro de la plataforma. Te espero en el curso, un saludo y muchas gracias.
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