Tus datos ya no entran en una sola máquina
Los notebooks se te cuelgan, los procesos tardan horas y pandas quedó pequeño. Necesitas procesamiento distribuido (repartir el trabajo entre varias máquinas) y no sabes por dónde empezar.
Curso: Big Data con PySpark
Aprenderás a cargar, limpiar, transformar y aplicar machine learning sobre grandes volúmenes de datos con PySpark. Trabajarás sobre el ecosistema Databricks y el paradigma Lakehouse, con formatos de tabla abiertos como Delta Lake e Iceberg, procesamiento en tiempo real con Spark Streaming y MLflow para gestionar modelos: el cimiento de la ingeniería de datos en la era de la IA.
Los notebooks se te cuelgan, los procesos tardan horas y pandas quedó pequeño. Necesitas procesamiento distribuido (repartir el trabajo entre varias máquinas) y no sabes por dónde empezar.
Sabes que es una de las disciplinas más críticas y difíciles de automatizar en la era de la IA. Quieres dominar el stack que usan los equipos de datos en serio: Spark, Databricks, Delta Lake.
Lakehouse, lazy evaluation, streaming, ACID: te cruzas con estos términos en ofertas de trabajo y decisiones de arquitectura, y quieres entenderlos de verdad, practicando sobre la plataforma real.
Conoces el ecosistema Databricks dentro del paradigma Lakehouse (una arquitectura que une el data lake y el data warehouse en una misma plataforma), con Data Governance implementada con Unity Catalog y un recorrido práctico por la interfaz de Databricks Free Edition.
Profundizas en el funcionamiento interno de Apache Spark como motor de procesamiento distribuido: su arquitectura, el rol del driver y los executors, el DAG y la lazy evaluation (Spark planifica las transformaciones y las ejecuta recién cuando hace falta). Trabajas con RDDs, DataFrames y Datasets, optimizaciones como Catalyst y estrategias de particionado.
Analizas las limitaciones del data lake tradicional (falta de transacciones ACID, problemas de consistencia, esquemas difíciles de evolucionar) y estudias en detalle los formatos de tabla abiertos que las resuelven: Delta Lake y Apache Iceberg.
Distingues el procesamiento batch del procesamiento en tiempo real y entiendes cuándo usar cada enfoque. Trabajas con Spark Structured Streaming, ventanas temporales, manejo de datos tardíos e integración con herramientas como Kafka y almacenamiento en la nube.
Gestionas el ciclo de vida completo de modelos de machine learning con MLflow, en Databricks o en entornos locales: registras experimentos, versionas modelos y garantizas reproducibilidad, integrado con el stack habitual de los data scientists.
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con Sebastián Mesch Henriques · Licenciado en Psicología con orientación a Neurociencias trabajando en Ciencia de Datos e IA. Cursando una Maestría en IA. Coordinador Académico de Humai e investigador adjunto en el área de las Neurociencias Cognitivas Computacionales
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