Fundamentos de Apache Spark para ingeniería de datos y aprendizaje automático

Los datos crecen más rápido que nunca, y las herramientas tradicionales a menudo tienen dificultades para procesarlos a escala. Apache Spark proporciona el marco necesario para manejar conjuntos de datos masivos tanto para ingeniería como para modelado predictivo. Este curso lo lleva desde los conceptos básicos de computación distribuida hasta la implementación de flujos de trabajo de datos del mundo real. Lo que aprenderás: - Comprender la arquitectura central de Apache Spark y el procesamiento de datos distribuidos - Realizar operaciones de extracción, transformación y carga (ETL) en conjuntos de datos a gran escala - Construya tuberías de aprendizaje automático utilizando la biblioteca Spark MLlib - Implementar Spark Structured Streaming para el procesamiento de datos en tiempo real - Aplique patrones de datos modernos como Delta Lake para un almacenamiento de datos confiable - Practique la limpieza de datos y la ingeniería de características para modelos de aprendizaje automático escalables El curso comienza con conceptos y terminología fundamentales antes de pasar a aplicaciones prácticas de Spark SQL, streaming y aprendizaje automático. Trabajará a través de explicaciones escritas y ejercicios de código diseñados para simular tareas profesionales de ingeniería de datos. Este curso está diseñado para principiantes interesados en la ciencia o ingeniería de datos; no se requiere experiencia previa con Spark.