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¿Por qué un curso en Spark SQL con Python para procesos ETL?
+67% de las Empresas más grandes Optimizan sus Procesos con Spark SQL
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
Introducción a Spark SQL
Introducción a PySpark
PySpark en la actualidad y principales usos en el mundo real
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¿A quién va dirigida esta formación en Spark SQL con Python para procesos ETL?
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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Así ha transformado el curso de Spark SQL con Python para procesos ETL a otras empresas
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