Enfoque Productivo Real Preparado para entornos empresariales y despliegue en producción.
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Curso de Spark con Python para Equipos de Datos y Streaming
Aprende con el curso de Spark con Python para empresas hasta 100% bonificado, a medida para tu organización.
Totalmente práctico y aplicable
Formación en Spark con Python a medida
100% bonificable a través de FUNDAE
Curso TUTORIZADO por expertos
Modalidad Aula Virtual Personalizada
Curso de Spark con Python en Aula Virtual Personalizada
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
Curso de Spark con Python hasta 100% Bonificable a través de FUNDAE
Tu bonificación paso a paso
Forma a tu equipo sin costes mediante la bonificación estatal.
Este programa de Spark con Python para empresas es subvencionable hasta el 100%.
- Potencia las habilidades de edición y automatización de tus profesionales.
- Accede a una formación avanzada en Spark con Python práctica y orientada a resultados.
- Prepara a tu equipo para los retos documentales del entorno laboral actual.
- Gestionamos gratis tu bonificación de este curso corporativo de Spark con Python ante FUNDAE.
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Impacto real
Cobertura Total de Spark en Python
Despliega Spark con Python A Medida para tu equipo, Structured Streaming, SQL y MLlib, optimizando procesos y bonificable por FUNDAE. Pide información.
Dominio de Optimización Profundiza en tuning y rendimiento para grandes volúmenes de datos.
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Integración Completa Conecta Spark con almacenamiento cloud, bases de datos y ecosistema Python.
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Formación Técnica de Alto Nivel Aporta profundidad arquitectónica y práctica avanzada.
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Personaliza el temario al 100% para tu equipo
Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
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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Recursos formativos
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Practica y mejora con nuestra plataforma
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
Qué es Big Data
Limitaciones del procesamiento tradicional
Procesamiento distribuido
Clústeres y nodos
Modelo MapReduce
Evolución hacia Spark
Concepto de paralelismo
Arquitectura maestro-esclavo
Almacenamiento distribuido
Ecosistema Hadoop
Driver y Executors
Cluster Manager
DAG Scheduler
Task Scheduler
Particiones
Jobs, stages y tasks
Lazy evaluation
Lineage
Fault tolerance
Modelo de ejecución distribuido
Instalación local
Variables de entorno
Ejecución en modo local
Configuración de SparkSession
Integración con Jupyter
Configuración de memoria
Logging y debugging
Configuración en clúster
Uso con Docker
Buenas prácticas de entorno
Concepto de RDD
Creación de RDD
Transformaciones
Acciones
Narrow vs wide transformations
Persistencia y cache
Repartition y coalesce
Broadcast variables
Accumulators
Gestión de particiones
mapPartitions
reduceByKey
groupByKey
combineByKey
join en RDD
Sorting distribuido
Optimización de particionado
Persistencia selectiva
Manejo de errores
Patrones avanzados de RDD
Concepto de DataFrame
Esquemas
Lectura de datos
Escritura de datos
Transformaciones
Filtrado
Agregaciones
Column expressions
Funciones integradas
Optimización automática
SparkSession y SQLContext
Creación de vistas temporales
Ejecución de consultas SQL
Funciones SQL
Joins avanzados
Subqueries
Window functions
UDF en PySpark
Catalyst Optimizer
Tungsten execution engine
Lectura de CSV
Lectura de JSON
Lectura de Parquet
Lectura de ORC
Manejo de datos anidados
Normalización de estructuras
Conversión de tipos
Manejo de datos corruptos
Schema inference
Optimización de formatos
HDFS
S3
Azure Data Lake
Google Cloud Storage
JDBC
Bases de datos relacionales
Conectores externos
Configuración de credenciales
Seguridad en accesos
Buenas prácticas de almacenamiento
Gestión de particiones
Evitar shuffle innecesario
Broadcast join
Ajuste de memoria
Spark UI
Monitoreo de jobs
Diagnóstico de cuellos de botella
Ajuste de paralelismo
Configuración avanzada
Buenas prácticas de tuning
Concepto de streaming estructurado
Fuentes de datos en streaming
Kafka integration
File stream
Micro-batching
Watermarking
Windowed aggregations
Output modes
Checkpointing
Manejo de fallos
Integración con Kafka
Transformaciones en streaming
Agregaciones en tiempo real
Manejo de estados
Latencia y throughput
Escalabilidad
Gestión de offsets
Monitorización
Recuperación ante fallos
Casos reales de uso
Arquitectura MLlib
Pipeline API
Transformadores
Estimadores
Feature engineering
Scaling y normalización
Split de datos
Evaluación de modelos
Persistencia de modelos
Integración con DataFrames
Regresión lineal
Regresión logística
Árboles de decisión
Random Forest
Gradient Boosted Trees
Clasificación multiclase
Evaluación de métricas
Cross-validation
Hyperparameter tuning
Interpretación de resultados
KMeans
Clustering jerárquico
PCA
ALS para recomendación
Análisis de componentes
Reducción de dimensionalidad
Métricas de clustering
Optimización de parámetros
Persistencia de modelos
Casos prácticos
Conceptos de grafos
Nodes y edges
Creación de GraphFrames
Consultas sobre grafos
PageRank
Connected components
Motif finding
Análisis de redes
Integración con DataFrames
Casos de análisis relacional
Autenticación
Autorización
Control de accesos
Cifrado de datos
Seguridad en clúster
Configuración segura
Protección de credenciales
Auditoría
Buenas prácticas
Cumplimiento normativo
spark-submit
Configuración en clúster
Uso con YARN
Uso con Kubernetes
Logging en producción
Monitorización continua
Gestión de dependencias
Versionado de pipelines
Automatización de jobs
Integración CI/CD
Pandas UDF
Arrow optimization
Interoperabilidad con pandas
Uso con scikit-learn
Integración con TensorFlow
Visualización de datos
Serialización de objetos
Manejo de dependencias
Optimización de UDF
Limitaciones conocidas
Arquitectura de pipelines
Modularización
Reutilización de código
Testing en PySpark
Versionado de datos
Manejo de errores
Logging estructurado
Documentación
Escalabilidad
Mantenimiento a largo plazo
Diseño de pipeline distribuido
Ingesta masiva de datos
Transformación avanzada
Análisis con Spark SQL
Modelo ML distribuido
Streaming en tiempo real
Optimización de rendimiento
Despliegue en clúster
Monitorización
Documentación técnica completa
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar Spark con Python en su día a día
Ingenieros de Datos
Profesionales que diseñan y mantienen pipelines de datos masivos y requieren dominio completo de Spark con Python.
Científicos de Datos
Perfiles que trabajan con análisis avanzado y modelos distribuidos en grandes volúmenes de datos.
Arquitectos Big Data
Profesionales que diseñan soluciones distribuidas y necesitan comprender arquitectura y optimización interna de Spark.
Equipos de Analítica Avanzada
Departamentos que gestionan grandes datasets y requieren procesamiento distribuido eficiente.
¿Tienes dudas?
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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años de liderazgo
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empresas formadas
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 con Python
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.
Sí, cubre Spark Core, Spark SQL, DataFrames, MLlib, Structured Streaming y procesamiento de grafos accesibles desde Python.
Sí, es bonificable HASTA el 100% a través de FUNDAE, permitiendo a la empresa financiar la formación con su crédito formativo.
No, el curso está diseñado exclusivamente para trabajar con PySpark sin necesidad de utilizar Scala.
Sí, se cubre ejecución local y despliegue en entornos distribuidos como YARN o Kubernetes.
Sí, el proyecto final integra procesamiento masivo, ML y streaming en un caso completo de extremo a extremo.
¿Tienes dudas?
Estamos aqui para ayudarte
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Encuentra el Curso Perfecto para tu Organización
![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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![Spark SQL con Python para procesos ETL](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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CURSO
Spark SQL con Python para procesos ETL
A Medida
Aprende a extraer, transformar y cargar datos de una variedad de fuentes; a realizar consultas complejas; a limpiar, unir y normalizar los datos; y a procesar datos en tiempo real con herramientas como Kafka. Al concluir el curso, los alumnos estarán preparados para diseñar y desarrollar un proyecto de ETL completo con Spark SQL y Python.
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