Curso de Spark SQL con Python para procesos ETL 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 SQL con Python para procesos ETLpara empresas es subvencionable hasta el 100%.
Potencia las habilidades de edición y automatización de tus profesionales.
Accede a una formación avanzada en Spark SQL con Python para procesos ETL práctica y orientada a resultados.
Prepara a tu equipo para los retos documentales del entorno laboral actual.
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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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Diseña y desarrolla proyectos ETL completos, personalizando el flujo de datos y garantizando una integración eficiente que se traduce en decisiones empresariales informadas y rápidas.
Personaliza el temario al 100% para tu equipo
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
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 PySpark
PySpark en la actualidad y principales usos en el mundo real
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
Tema 2: Extracción de datos
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
Tema 3: Transformaciones de datos en Spark SQL
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
Tema 4: Modelado de datos en Spark SQL
Definición de esquemas de tablas
Carga y almacenamiento de datos
Particionamiento de datos
Creación de índices
Compresión de datos
Tema 5: Procesos ETL (Extracción, Transformación y Carga) con Spark SQL
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
Tema 6: Proceso ETL: Carga de datos
Carga de datos en bases de datos relacionales
Carga de datos en bases de datos no relacionales
Tema 7: Consultas de Spark SQL
Escribiendo consultas en Spark SQL
Diseño de consultas
Ejecución de consultas
Optimización de consultas
Creación de tablas temporales
Tema 8: Procesos de agregación con Spark SQL
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
Tema 9: Procesos de unión con Spark SQL
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
Tema 10: Uso avanzado de Spark SQL
Uso de variables de sesión
Uso de configuración dinámica
Uso de almacenamiento persistente
Uso de UDFs (funciones definidas por el usuario)
Uso de vistas
Tema 11: Trabajando con grandes conjuntos de datos en Spark SQL
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
Tema 12: Procesamiento de datos en tiempo real
Introducción a Kafka
Configuración de Kafka
Procesamiento de datos con Kafka
Tema 13: Proyecto final de ETL con Spark SQL
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.
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.
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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.
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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.
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
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