CURSO APACHE SPARK / PYSPARK
Domina Apache Spark con Python para procesamiento distribuido de datos a escala. Aprende DataFrames, Spark SQL, streaming y optimización en Databricks con casos reales de producción.
Curso completo de PySpark desde arquitectura distribuida. Comprenderás modelo cliente-servidor, driver y workers. Configurarás entorno con PySpark local o Databricks Community Edition. Crearás DataFrames desde CSV, JSON y Parquet. Aplicarás transformaciones: select, filter, withColumn y groupBy.
Especialízate en Spark SQL para consultas con sintaxis estándar. Registrarás DataFrames como vistas temporales. Aplicarás JOINs y funciones de ventana. Procesarás datos de fechas, textos y estructuras anidadas. Implementarás streaming para datos en tiempo real. Optimizarás con particionamiento y Delta Lake.
Herramientas que usarás
¿Para quién es este curso?
Para data engineers, científicos de datos y especialistas que necesitan procesar big data distribuido a escala en la nube.
- Data engineers que crean pipelines batch y streaming
- Científicos de datos que procesan datasets grandes
- Especialistas en big data que usan Databricks
- Profesionales que migran de Pandas a Spark
- Consultores que implementan soluciones Spark
- Equipos que necesitan procesamiento distribuido en producción
- Especialistas en optimización de performance data
Temario
Lo que vas a aprender, unidad a unidad
- 01
Fundamentos de Spark y el Entorno de Trabajo
Entenderás arquitectura de Spark: driver, workers y particiones. Configurarás PySpark local o Databricks Community Edition. Crearás DataFrames desde ficheros CSV, JSON y Parquet. Aplicarás transformaciones básicas: select, filter, withColumn y groupBy.
- 02
Spark SQL y Procesamiento Avanzado
Registrarás DataFrames como vistas temporales y consultarás con Spark SQL. Aplicarás JOINs y operaciones multi-tabla. Usarás funciones de ventana en PySpark para análisis avanzado. Procesarás datos de fechas, textos y estructuras anidadas.
- 03
Streaming, Optimizacin y Produccin
Implementarás pipelines de Structured Streaming con PySpark. Aplicarás técnicas de optimización: particionamiento, caching y Adaptive Query Execution. Gestionarás datos con Delta Lake para transacciones ACID. Desplegarás jobs en Databricks o GCP Dataproc.
Profesores
Profesionales en activo, no académicos
Todos nuestros profesores son profesionales en activo que trabajan día a día con las herramientas y metodologías que enseñan. En WAT creemos que la mejor formación viene de quienes aplican el conocimiento en proyectos reales, no solo de quienes lo leen en libros.
Resultados
Qué vas a conseguir
- Entender arquitectura distribuida de Apache Spark
- Crear y manipular DataFrames con PySpark
- Implementar Spark SQL para análisis complejos
- Aplicar JOINs optimizados con broadcast hints
- Usar funciones de ventana para cálculos avanzados
- Procesar datos complejos: arrays, mapas y JSON
- Implementar streaming en tiempo real con Structured Streaming
- Optimizar queries con particionamiento y caching
- Usar Delta Lake para transacciones ACID en Spark
Por qué WAT
En otras escuelas vs En WAT
En otras escuelas
- Cursos básicos que no cubren Spark SQL ni streaming
- Formaciones que no incluyen optimización de producción
- Plataformas que no enseñan procesamiento distribuido real
- Cursos sin enfoque en Delta Lake y ACID
En WAT
- WAT enseña Spark con casos reales de Databricks
- Incluye streaming y optimización para producción
- Aprenderás Delta Lake para garantizar integridad de datos
- Acceso a arquitecturas distribuidas reales a escala
Preguntas frecuentes
FAQs
¿Cuándo usar Spark en lugar de Pandas?
Spark cuando tienes datos > memoria RAM disponible, necesitas procesamiento distribuido o trabajas en clusters cloud. Pandas para datasets pequeños.
¿Qué es particionamiento y por qué es importante?
Particionamiento divide datos en fragmentos procesados en paralelo. Es crítico para performance en Spark con grandes volúmenes.
¿Cuál es la diferencia entre transformaciones y acciones?
Transformaciones: lazy (no ejecutan). Acciones: eager (ejecutan). Spark optimiza basado en acciones finales.
¿Puedo usar PySpark sin Databricks?
Sí, PySpark funciona en modo local, cluster on-premises o cualquier cloud. Databricks simplifica gestión.
¿Qué es Delta Lake y por qué lo necesito?
Delta Lake añade transacciones ACID, versionado y time travel a data lakes. Garantiza integridad en producción.
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