Procesamiento de Big Data con Hadoop y Spark

Las organizaciones de hoy generan enormes cantidades de datos que las bases de datos tradicionales no pueden manejar. Comprender cómo almacenar, procesar y analizar esta información a escala es una habilidad crítica para los profesionales de datos modernos. Este curso basado en texto te guía desde ser un novato en big data hasta un profesional seguro capaz de gestionar grandes conjuntos de datos. Aprenderás a diseñar pipelines de datos, escribir consultas distribuidas y aprovechar arquitecturas de datos modernas listas para la nube. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos centrales del almacenamiento y la computación distribuidos, comenzando con Hadoop HDFS y MapReduce. - Procesar grandes conjuntos de datos de manera eficiente utilizando Spark RDDs y Spark SQL. - Aplicar PySpark para escribir scripts de procesamiento de datos escalables en Python. - Implementar conceptos de streaming estructurado para manejar flujos de datos en tiempo real. - Explorar patrones modernos de data lakehouse y formatos de almacenamiento Delta Lake para pipelines de datos confiables. - Consultar y analizar datos distribuidos utilizando Hive y Spark SQL. Comenzarás con la terminología fundamental de los sistemas distribuidos antes de progresar a ejercicios prácticos escritos donde leerás ejemplos de código, escribirás consultas y construirás lógica de procesamiento de datos. El curso concluye con formatos de almacenamiento modernos y paradigmas de streaming en tiempo real utilizados en la industria hoy en día. Diseñado para principiantes, este curso no requiere experiencia previa con sistemas de big data. Una comprensión básica de los conceptos de programación y SQL es útil pero no requerida. Comienza tu viaje en la ingeniería de big data hoy.