Implementa estructuras columnarizadas para optimizar tus flujos de trabajo, reduciendo hasta un 50% el tiempo de procesamiento de grandes volúmenes de datos en memoria.
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Temario 100% a medida
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Durante la formación trabajaremos con archivos, ejemplos, informes o procesos similares a los que utiliza vuestro equipo, para que el aprendizaje sea directamente aplicable al puesto de trabajo.
Sesiones en directo con consultor experto
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Aprovecha Apache Arrow Flight para la transferencia eficiente de datos, multiplicando la velocidad de tus procesos de transmisión y mejorando la comunicación interdepartamental.
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Integra Apache Arrow en entornos de trabajo distribuidos con soporte para Python, Java y C++, potenciando la colaboración y eficiencia entre equipos técnicos multiplataforma.
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Implementa optimizaciones con Gandiva para acelerar cálculos complejos, incrementando la capacidad de respuesta de tus sistemas ante análisis exigentes y mejorando la toma de decisiones en tiempo real.
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Nuestra plataforma
Nueva Plataforma
de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
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Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
¿Qué es Apache Arrow y por qué es relevante?
Arquitectura columnar y diferencias frente a modelos tradicionales
Características clave: interoperabilidad y rendimiento
Ecosistema de Apache Arrow: Flight, Gandiva, y más
Casos de uso comunes: análisis en memoria y transmisión de datos
Requisitos técnicos y configuraciones iniciales
Explorando el soporte multi-lenguaje: Python, Java, C++
Ejercicio práctico: Configuración inicial del entorno de desarrollo
Introducción a la documentación oficial de Apache Arrow
Buenas prácticas para iniciar con Apache Arrow
Representación columnarizada y ventajas frente a modelos por filas
Tipos de datos soportados y esquemas en Apache Arrow
Creación y manipulación de tablas y arrays
Operaciones básicas: filtro, agregación y transformación
Configuración y uso de estructuras complejas con esquemas
Desempeño en memoria: optimización para grandes datasets
Casos prácticos: análisis de datos con tablas Arrow
Interoperabilidad con otras herramientas de datos
Ejercicio práctico: Creación de tablas y arrays
Errores comunes al trabajar con Apache Arrow y cómo solucionarlos
Instalación y configuración de `pyarrow`
Integración con Pandas para análisis de datos
Conversión entre estructuras de Arrow y NumPy
Manipulación de tablas Arrow con Python
Operaciones comunes: join, group by y filtros avanzados
Ejercicio práctico: Procesamiento de datos en Python con Arrow
Uso de tablas de Arrow para análisis exploratorio
Exportación e importación de datos en diferentes formatos
Casos de uso: análisis en tiempo real con Arrow y Python
Optimizando consultas con estructuras Arrow
Instalación y configuración de Apache Arrow para Java
Creación de vectores en memoria
Manipulación de datos columnarizados con Java
Uso de Arrow en flujos ETL (Extract, Transform, Load)
Integración con Apache Spark para análisis masivo
Ejercicio práctico: Flujo ETL con Apache Arrow en Java
Debugging y errores comunes en implementaciones Java
Casos de uso: procesamiento distribuido
Creación de APIs usando Apache Arrow
Comparación con otras librerías de datos en Java
Configuración de Apache Arrow para entornos C++
Uso de vectores y buffers para manejar datos en memoria
Operaciones básicas con tablas Arrow en C++
Ejercicio práctico: Análisis de datos científicos con Arrow y C++
Integración con sistemas distribuidos
Optimización de recursos en análisis intensivo
Debugging en implementaciones C++
Casos prácticos: simulaciones y datos en tiempo real
Extensión de funcionalidades de Arrow en C++
Comparación con otras bibliotecas C++ para análisis
Introducción a Arrow IPC (Inter Process Communication)
Beneficios de la serialización columnarizada
Introducción a Arrow Flight para transferencia eficiente
Configuración de Arrow Flight en diferentes lenguajes
Ejercicio práctico: Transferencia de datos entre lenguajes
Casos prácticos: transmisión de datos en tiempo real
Comparación con otros métodos de transferencia
Optimizaciones para escenarios con alta concurrencia
Solución de problemas comunes en transferencia
Implementaciones híbridas: Arrow Flight y sistemas externos
¿Qué es Gandiva y cómo mejora el rendimiento?
Configuración inicial de Gandiva en proyectos
Uso de SIMD para acelerar operaciones de datos
Ejercicio práctico: Filtrado avanzado con Gandiva
Casos prácticos: optimización en análisis de datos
Integración de Gandiva con flujos distribuidos
Aceleración de cálculos matemáticos y estadísticos
Comparación con optimizaciones estándar
Uso en sistemas con grandes volúmenes de datos
Solución de problemas comunes con Gandiva
Integración con Apache Spark para procesamiento masivo
Uso de Apache Arrow con Apache Parquet
Conexión con bases de datos masivas y almacenamiento
Casos prácticos: flujo de datos entre Spark y Arrow
Ejercicio práctico: Flujo completo de datos con Big Data
Optimización en sistemas distribuidos
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Análisis y almacenamiento híbrido
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Uso en análisis predictivo y aprendizaje automático
Planteamiento de un flujo completo con Apache Arrow
Diseño e implementación de estructuras columnarizadas
Optimización de flujos de datos con Arrow Flight
Integración con Gandiva para aceleración
Análisis de datos en sistemas distribuidos con Arrow
Evaluación del rendimiento y solución de cuellos de botella
Presentación de resultados: paneles y métricas
Retroalimentación y conclusiones del proyecto
Identificación de áreas de mejora
Documentación completa del flujo implementado
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar Apache Arrow en su día a día
Ingenieros de Datos
Se enfrentan a grandes volúmenes de información que necesitan procesar eficientemente.
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Buscan optimizar sus flujos de trabajo para análisis intensivos en datos en tiempo real.
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Requieren integrar tecnologías que mejoren el rendimiento del manejo de datos masivos.
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Necesitan herramientas avanzadas para la transmisión y análisis de datos distribuidos.
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Buscan estrategias para optimizar los recursos y mejorar la eficiencia del procesamiento de datos.
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Nuestra empresa decidió contratar formación con Imagina aprovechando los créditos de FUNDAE, y fue una gran decisión. La modalidad online nos permitió adaptar los horarios a nuestro equipo. La formación ha sido práctica, clara y útil para el día a día. Es sencillo de gestionar y los resultados son excepcionales.
Hugo Gutiérrez
Analista Financiero
Gracias a Imagina, la eficiencia de nuestras sesiones de capacitación ha mejorado drásticamente. Es sencillo de usar y los resultados son excepcionales.
Luis Martínez
Administrativo
Gracias al aula virtual de Imagina siempre son capaces de adaptar los cursos a nuestras necesidades. El contenido fue muy completo y práctico.
Elena Pérez
Responsable de Recursos Humanos
Mejor de lo esperado, la modalidad online se adapta a nuestros horarios. La ayuda con la bonificación FUNDAE hizo todo más fácil. Práctico y necesario.
Alejandro Sánchez
Director de Operaciones
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480.000 alumnos formados en Imagina
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Apache Arrow
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Este curso te permitirá dominar Apache Arrow, mejorando drásticamente el procesamiento y análisis de datos de tu empresa. Aprenderás a manejar grandes conjuntos de datos en tiempo real, optimizando flujos de trabajo y maximizando el rendimiento de tus sistemas.
Sí, es totalmente bonificable a través de FUNDAE. Pueden cubrirse hasta el 100% de los costes. Si gestionamos la bonificación, se cobrará un 10% adicional más IVA sobre el coste del curso, el cual también es bonificable según créditos disponibles en FUNDAE.
Se imparte en Aula Virtual Personalizada, mediante Zoom. Los horarios y el contenido del curso se adaptan a las necesidades específicas de cada empresa, haciendo la formación flexible y completamente alineada con tus objetivos corporativos.
Aprenderás a implementar Apache Arrow para mejorar procesos internos de análisis de datos, facilitando el procesamiento en memoria de grandes volúmenes de información, optimizando infraestructuras distribuidas y mejorando la interoperabilidad entre plataformas diversas.
Inscríbete a través de nuestra página web completando el formulario de inscripción. Asegúrate de incluir toda la información necesaria para gestionar tu inscripción de manera eficiente, y activar la bonificación si es aplicable a tu empresa.
¿Tienes dudas?
Estamos aqui para ayudarte
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CURSO
Spark
A Medida
Apache Spark es un framework de computación en clúster de código abierto, orientado al procesamiento de datos en tiempo real, que provee de una interfaz para programar clústers con paralelismo de datos implícito y tolerancia a fallos y actualmente es el proyecto de Apache más activo.
![Spark con Python Avanzado](data:image/svg+xml;utf8,<svg width="920" height="920" viewBox="0 0 920 920" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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