Optimiza el manejo de grandes volúmenes de datos al integrar Spark SQL con PySpark, mejorando la capacidad de análisis y procesamiento en tu empresa.
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Curso de Spark SQL con Python para procesos ETL para empresas
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Nuestra modalidad AVP es una formación en directo, práctica y 100% adaptada a vuestro equipo. No trabajamos con contenidos genéricos: diseñamos la formación en función de vuestro nivel, objetivos, procesos internos y necesidades reales de aplicación.
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Temario 100% a medida
Creamos el temario desde cero a partir de vuestras necesidades, nivel del equipo y objetivos concretos, priorizando aquellos contenidos que realmente aporten valor en el día a día.
Proyectos personalizados
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
Un formador especialista imparte las clases en tiempo real, resolviendo dudas, revisando casos concretos y adaptando el ritmo de la formación a la evolución del grupo.
Calendario adaptado a vuestra disponibilidad
Definimos conjuntamente fechas, horarios y duración de las sesiones para facilitar la asistencia del equipo y minimizar el impacto en la operativa diaria de la empresa.
Bonificación FUNDAE
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Incrementa la productividad de tu equipo aplicando técnicas avanzadas de transformación y modelado de datos, asegurando una estructura de datos precisa y accesible.
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Mejora la competitividad empresarial con el procesamiento de datos en tiempo real, utilizando Kafka para obtener información actualizada e inmediata, perfeccionando así la toma de decisiones estratégicas.
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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.
Acceso a las grabaciones
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Practica y mejora con nuestra plataforma
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Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
Introducción a PySpark
PySpark en la actualidad y principales usos en el mundo real
Introducción a los procesos ETL
Introducción a Spark SQL
¿Cómo funciona Spark SQL?
¿Cuáles son los componentes de Spark SQL?
¿Qué herramientas se usan para usar Spark SQL?
Instalación de Spark
Configuración de entornos de desarrollo
Configuración de Spark
Configuración de parámetros de Spark
Creación de nuestro primer proyecto PySpark
Conexión con bases de datos relacionales
Conexión con bases de datos no relacionales
Otras conexiones habituales en el mundo real
Extracción de datos no estructurados
Manipulación y transformación de datos
Limpieza, unión y normalización de datos
Transformación de datos con DataFrames
Transformación de datos con SQL
Transformación de datos con funciones de agregación
Transformación de datos con funciones de manipulación de cadenas
Uso de expresiones regulares
Transformación de datos con funciones de manipulación de fechas
Scripts de transformación
Definición de esquemas de tablas
Carga y almacenamiento de datos
Particionamiento de datos
Creación de índices
Compresión de datos
Diseño de procesos ETL
Ejecución de procesos ETL
Optimización de procesos ETL
Optimización de consultas
Uso de funciones de Python en consultas de Spark SQL
Monitorización de procesos ETL
Pruebas de procesos ETL
Carga de datos en bases de datos relacionales
Carga de datos en bases de datos no relacionales
Escribiendo consultas en Spark SQL
Diseño de consultas
Ejecución de consultas
Optimización de consultas
Creación de tablas temporales
Introducción a los procesos de agregación
Uso de funciones de agregación
Uso de ventanas de agregación
Uso de funciones de ventanas
Uso de funciones de ranking
Tipos de unión en Spark SQL
Uso de unión externa
Uso de unión natural
Uso de unión cruzada
Uso de unión para unir múltiples tablas
Uso de variables de sesión
Uso de configuración dinámica
Uso de almacenamiento persistente
Uso de UDFs (funciones definidas por el usuario)
Uso de vistas
Introducción a los grandes conjuntos de datos
Particionamiento de grandes conjuntos de datos
Optimización de consultas para grandes conjuntos de datos
Uso de configuración avanzada para grandes conjuntos de datos
Uso de herramientas de análisis para grandes conjuntos de datos
Introducción a Kafka
Configuración de Kafka
Procesamiento de datos con Kafka
Diseño de un proyecto de ETL
Desarrollo de un proyecto de ETL
Pruebas y depuración de un proyecto de ETL
Puesta en producción de un proyecto de ETL
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar Spark SQL con Python para procesos ETL en su día a día
Ingenieros de Datos
Desean optimizar la gestión de datos a gran escala mediante procesos ETL avanzados.
Científicos de Datos
Buscan mejorar la manipulación y análisis de grandes volúmenes de datos de forma eficiente.
Analistas de Sistemas
Requieren integrar Spark SQL para mejorar la extracción y transformación de datos corporativos.
Desarrolladores de Software
Quieren ampliar sus habilidades con PySpark para implementar soluciones ETL en sus proyectos.
Arquitectos de Soluciones
Notas necesarias para diseñar arquitecturas que soporten grandes cargas de datos en tiempo real.
Administradores de Bases de Datos
Necesitan herramientas avanzadas para manejar e integrar datos estructurados y no estructurados de varios orígenes.
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Casos de éxito
Empresas que ya han formado a sus equipos
Experiencias reales de equipos que ya han trabajado con nosotros.
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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 Spark SQL con Python para procesos ETL
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
Este curso de Spark SQL se imparte mediante videoconferencias por Zoom con el formador, asegurando que el contenido esté completamente adaptado a las necesidades específicas de tu empresa. Los horarios, proyectos y temario se personalizan para que hasta 20 participantes alcancen sus objetivos formativos de manera óptima.
Sí, este curso para empresas es 100% bonificable a través de FUNDAE. Además, si decides que gestionemos la bonificación, se aplicará un cargo del 10% más IVA sobre el precio del curso. Este coste adicional también es bonificable, lo que facilita aún más la formación empresarial.
Puedes inscribir hasta 20 participantes en el curso de Spark SQL, permitiendo que tu equipo de análisis y tecnología se forme simultáneamente. Esta estructura grupal favorece el aprendizaje colaborativo y la implementación efectiva de las habilidades adquiridas.
La inscripción se realiza fácilmente a través de nuestra página web. Completa el formulario con los datos de tu empresa y los participantes, asegurando que la información sea correcta para gestionar la bonificación si lo deseas. Nuestro equipo te guiará en cada paso del proceso.
Es recomendable que los participantes tengan experiencia previa en desarrollo con Python. Este curso está diseñado para quienes deseen profundizar en el uso de PySpark para procesos ETL, mejorando notablemente la capacidad de tratamiento de datos en su empresa.
El curso capacita a tu equipo para manejar eficientemente grandes volúmenes de datos con tecnologías avanzadas como Spark SQL y PySpark. Esto amplía las capacidades analíticas de tu empresa, proporcionando respuestas ágiles y mejorando el proceso de toma de decisiones estratégicas.
En caso de que surja un imprevisto, podremos reprogramar la clase para una fecha que se ajuste a tus necesidades. La flexibilidad es clave en nuestro enfoque de Aula Virtual Personalizada, asegurando que no se interrumpa el proceso de aprendizaje y desarrollo de tus empleados.
¿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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