Programación y ejecución de trabajos de PySpark para tuberías escalables

La gestión de flujos de trabajo de datos a escala requiere más que escribir código; exige estrategias robustas de automatización, monitoreo y ejecución.Este curso le enseña cómo hacer la transición de scripts PySpark locales a canalizaciones de datos totalmente automatizadas y resistentes que se ejecutan de manera confiable en entornos de producción. Aprenderá a orquestar sus flujos de trabajo de datos, administrar dependencias y manejar fallas con gracia. Al completar este curso, podrá diseñar, programar y monitorear tuberías PySpark listas para la producción utilizando herramientas estándar de la industria y entornos en la nube. Lo que aprenderás: - Comprenda la arquitectura central de los trabajos de PySpark y cómo se ejecutan en entornos distribuidos. - Configurar y escribir DAG de Airflow para orquestar flujos de trabajo de datos PySpark complejos. - Implemente y ejecute trabajos PySpark en plataformas en la nube y servicios Spark administrados. - Implementar prácticas modernas de registro, monitoreo y alerta para detectar fallas en las tuberías temprano. - Aplique las mejores prácticas para la asignación de recursos, el particionamiento de datos y el ajuste del rendimiento en producción. Este curso comienza con conceptos fundamentales, estableciendo la terminología clave antes de pasar a la orquestación práctica de la canalización, los patrones de programación y las estrategias de implementación en la nube.Progresará desde la ejecución básica de trabajos hasta la administración de flujos de trabajo de dependencia de varias etapas. Este curso está diseñado para ingenieros de datos principiantes, analistas y desarrolladores que tienen una comprensión básica de Python y Spark y desean aprender a automatizar y escalar su procesamiento de datos en producción.No se requiere experiencia previa con herramientas de orquestación. Comience a crear canalizaciones de datos automatizadas y resistentes hoy mismo.