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Big Data con Python y Spark
En este curso online analizaremos Sets de Datos Grandes Utilizando Apache Spark y Python. ¡Apúntate ya!
Experto en Big Data
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AccederDescripción del curso
Big Data es una habilidad caliente y muy valiosa - y este curso te enseñará la tecnología más caliente en grandes datos: Apache Spark. Empleadores como Amazon, EBay, NASA JPL y Yahoo utilizan Spark para extraer rápidamente el significado de conjuntos de datos masivos a través de un cluster Hadoop tolerante a fallos. Usted aprenderá esas mismas técnicas, usando su propio sistema Windows en casa. Es más fácil de lo que crees.
Aprenda y domine el arte de enmarcar los problemas de análisis de datos como problemas de Spark a través de más de 15 ejemplos prácticos, y luego amplíelos para que se ejecuten en servicios de computación en nube en este curso.
Que aprenderas:
Aprenda los conceptos de las tiendas de datos distribuidas resistentes de Spark
Desarrolle y ejecute trabajos de Spark rápidamente utilizando Python
Traducir problemas de análisis complejos en scripts de Spark iterativos o de varias etapas.
Amplíe a conjuntos de datos más grandes utilizando el servicio Elastic MapReduce de Amazon
Entender cómo Hadoop YARN distribuye Spark a través de clusters informáticos
Más información sobre otras tecnologías de Spark, como Spark SQL, Spark Streaming y GraphX
Al final de este curso, estarás ejecutando código que analiza información de gigabytes - en la nube - en cuestión de minutos.
¡ESTE CURSO NO TE ENSEÑA A PROGRAMAR!
Contenido del curso
Introduccion
17:16- Descargar Material del Curso00:32
- Instalando Java - JDK y JRE03:01
- Instalando Spark y Dependencias06:28
- Obteniendo Set de Datos - Peliculas03:21
- Primer Programa Spark03:54
Fundamentos de Spark
01:00:07- Introduccion Spark05:51
- Teoria: RDD's09:59
- Analizando Primer Programa Spark06:33
- Teoria: Pares Clave / Valor09:53
- Actividad: Amigos Promedio por Edad en Red Social02:40
- Teoria: Filtrando RDD's06:26
- Actividad: Temperatura Minima en Estacion de Clima02:01
- Actividad: Temperatura Maxima02:33
- Teoria: Conteo de Ocurrencias con flatmap( )04:43
- Actividad: Arreglando Programa con RegEx05:00
- Actividad: Clasificando Resultados04:28
Ejemplos Avanzados con Spark
47:50- Actividad: Pelicula Mas Popular del Set de Datos03:23
- Teoria: Variables Broadcast08:06
- Teoria: Co-Ocurrencias07:33
- Actividad: Heroe Mas Popular en Set de Datos01:40
- Teoria: Busqueda Breadth-First10:30
- Actividad: Busqueda Breadth-First03:53
- Teoria: Filtrado Colaborativo11:12
- Actividad: Filtrado Colaborativo01:33
Spark en Cluster en la Nube / AWS EMR
21:12- Introduccion Elastic MapReduce05:11
- Particiones05:15
- Peliculas Similares con 1 Millon de Datos08:41
- Diagnostico de Averias02:05
Machine Learning con Spark
09:56- Introduccion MLLib05:15
- Sistema de Recomendaciones04:41
Valoraciones
- 5 ESTRELLAS75%
- 4 ESTRELLAS25%
- 3 ESTRELLAS0%
- 2 ESTRELLAS0%
- 1 ESTRELLAS0%
- BeatrizBugallo MontañoIncluir valoración media (en números)
- JackBurgaIncluir valoración media (en números)
- Griselda ArgentinaBlancoIncluir valoración media (en números)
- IVANCORDON DE BENITOIncluir valoración media (en números)
De momento bien explicado
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