Apache Parquet es el formato columnar ideal para almacenar y procesar Big Data de forma eficiente y escalable
Forma a tu equipo en Apache Parquet con programa A Medida que optimiza el formato columnar y acelera consultas, bonificable por FUNDAE para empresas. Infórmate.
Acelera el acceso a grandes volúmenes de datos, mejorando la eficiencia operativa y reduciendo tiempos de consulta, algo crucial para la competitividad en entornos de datos masivos.
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Mejora la compresión de datos, permitiendo un almacenamiento más eficiente y una reducción significativa de los costos de infraestructura de tu organización.
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Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
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.
Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
¿Qué es Apache Parquet?
Comparación con otros formatos de datos (CSV, JSON, ORC)
Ventajas y desventajas de Parquet
Casos de uso típicos
Arquitectura y componentes de Parquet
Esquema de Parquet
Compresión y codificación
Paginación y agrupación de filas
Predicado pushdown
Integración con otras herramientas (Hive, Spark, Presto)
¿Qué es Apache Parquet?
Comparación con otros formatos de datos (CSV, JSON, ORC)
Ventajas y desventajas de Parquet
Casos de uso típicos
Arquitectura y componentes de Parquet
Esquema de Parquet
Compresión y codificación
Paginación y agrupación de filas
Predicado pushdown
Integración con otras herramientas (Hive, Spark, Presto)
Comparación con otros formatos de datos (CSV, JSON, ORC)
Ventajas y desventajas de Parquet
Casos de uso típicos
Arquitectura y componentes de Parquet
Esquema de Parquet
Compresión y codificación
Paginación y agrupación de filas
Predicado pushdown
Integración con otras herramientas (Hive, Spark, Presto)
Tema 2: Instalación y Configuración
Entornos de desarrollo (Python, Java, Scala)
Instalación de librerías y dependencias
Configuración de Hadoop o Spark
Creación de un proyecto de ejemplo
Lectura y escritura de archivos Parquet
Esquemas personalizados
Partición de datos
Creación de tablas externas
Integración con herramientas de orquestación (Airflow, Luigi)
Tema 3: Optimización de datos en Parquet
Diseño de esquemas eficientes
Selección de tipos de datos
Ordenación de columnas
Compresión de datos
Paginación y agrupación de filas
Predicado pushdown
Evitar la anomalía de la columna pequeña
Prácticas recomendadas para la optimización
Técnicas de profiling de datos
Herramientas de análisis de rendimiento
Tema 4: Consultas y procesamiento de datos
Consultas SQL en Parquet
Procesamiento de datos con Spark
Optimización de consultas en Spark
Integración con otras herramientas de análisis (Tableau, Power BI)
Visualización de datos
Ventanas temporales y análisis de series de tiempo
Unión de datos de múltiples fuentes
Agrupación y agregación de datos
Cálculos complejos y funciones de ventana
Tema 5: Casos de uso avanzados
Parquet para análisis de tiempo de series
Parquet para machine learning (feature engineering, entrenamiento de modelos)
Parquet para almacenamiento de datos ge espaciales
Parquet en entornos de streaming (Kafka, Flink)
Parquet en la nube (AWS, GCP, Azure)
Parquet y data lakes
Parquet para análisis de logs y eventos
Parquet para análisis de redes sociales
Tema 6: Diseño de pipelines de datos con Parquet
Diseño de pipelines de ETL
Integración con herramientas de ETL (Apache NiFi, Talend)
Optimización de pipelines
Monitoreo y mantenimiento de pipelines
Escalabilidad de pipelines
Gestión de errores y excepciones
Pruebas unitarias e integración
Tema 7: Seguridad y gobernanza de datos en Parquet
Seguridad de los datos en Parquet
Control de acceso (ACLs, RBAC)
Encriptación de datos en reposo y en tránsito
Gestión de metadatos
Auditoría de accesos y modificaciones
Cumplimiento normativo (GDPR, CCPA)
Protección contra amenazas comunes
Tema 8: Tendencias y futuro de Parquet
Evolución del formato Parquet
Nuevas características y mejoras
Integración con otras tecnologías emergentes (Delta Lake, Iceberg)
Parquet en entornos cloud nativos
Parquet y machine learning
Parquet y gráficos de conocimiento
Tema 9: Herramientas y mejores prácticas
Herramientas para trabajar con Parquet (parquet-tools, parquet-viewer)
Herramientas de visualización (Tableau, Power BI, Grafana)
Mejores prácticas para el desarrollo con Parquet
Resolución de problemas comunes
Debugging de aplicaciones Parquet
Optimización del rendimiento de las consultas
Tuning de parámetros
Tema 10: Proyectos prácticos con Parquet
Creación de un data warehouse con Parquet
Desarrollo de una aplicación de análisis de logs
Implementación de un sistema de recomendación basado en Parquet
Construcción de un dashboard interactivo
Análisis de sentimiento en redes sociales
Detección de fraudes en transacciones financieras
Tema 11: Casos de estudio reales
Análisis de casos de éxito de empresas que utilizan Parquet
Lecciones aprendidas y mejores prácticas
Comparativa de Parquet con otros formatos
Estudios de rendimiento y escalabilidad
Tema 12: Comunidad y recursos
Comunidad de Apache Parquet
Foros y grupos de discusión
Blogs y artículos relevantes
Contribución al proyecto Parquet
Eventos y conferencias
Tema 13: Proyecto final
Desarrollo de un proyecto integrador
Selección de un caso de uso real
Diseño de la solución
Implementación y pruebas
Presentación y defensa del proyecto
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar Apache Parquet en su día a día
Ingenieros de Datos
Buscan optimizar la eficiencia en la gestión de grandes volúmenes de información para empresas.
Científicos de Datos
Necesitan mejorar sus habilidades analíticas para interpretar datos complejos de manera más efectiva.
Analistas de Datos
Se enfocan en perfeccionar el manejo de herramientas avanzadas para maximizar el rendimiento de sus análisis.
Desarrolladores de Software
Quieren integrar Apache Parquet en sus proyectos para mejorar la estructura y procesamiento de datos.
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Apache Parquet
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 te capacitara para designar y manipular esquemas de datos eficientes, optimizar consultas y lograr una integración superior con otras herramientas de Big Data, mejorando el rendimiento organizacional y la toma de decisiones.
Sí, el curso es completamente bonificable a través de FUNDAE, cubriendo hasta el 100% de los costos. Además, si gestionamos la bonificación, aplicamos un 10% adicional del costo más IVA, el cual también es bonificable.
El curso se realiza en modalidad de Aula Virtual Personalizada mediante videoconferencia por Zoom, ofreciendo a las empresas formación adaptada a sus necesidades y acceso a las grabaciones de las sesiones para referencia futura.
Adquirirás habilidades en optimización de datos, integración de herramientas y manejo avanzado de grandes volúmenes de información, incrementando tu capacidad para mejorar el rendimiento de las aplicaciones y la eficiencia en la gestión de datos corporativos.
Para inscribirte, visita nuestro sitio web y completa el formulario de inscripción. Asegúrate de proporcionar toda la información requerida y nos comunicaremos contigo para completar el proceso de inscripción de manera rápida y eficiente.
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Adquirirás habilidades en optimización de datos, integración de herramientas y manejo avanzado de grandes volúmenes de información, incrementando tu capacidad para mejorar el rendimiento de las aplicaciones y la eficiencia en la gestión de datos corporativos.
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Facilita la integración con herramientas de Big Data como Spark y Hive, optimizando los flujos de trabajo y potenciando el análisis de datos en tiempo real.
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Capacita a tus equipos para implementar prácticas avanzadas de manejo y optimización de datos, incrementando así la productividad y la calidad de las decisiones empresariales.
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
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.
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.
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