Aprende a usar Apache Spark para procesar Big Data con IBM: Curso gratis

Apache Spark es un marco de cómputo en memoria de código abierto diseñado para procesar grandes conjuntos de datos de manera rápida y eficiente.

Fue creado en la Universidad de California, Berkeley y se convirtió en uno de los proyectos de código abierto más importantes en el campo de la ciencia de datos y el análisis de datos.

Spark permite el procesamiento en paralelo de datos en un cluster y es compatible con una amplia variedad de lenguajes de programación, como Java, Python, Scala y R.

También se integra con otros marcos de ciencia de datos populares, como Hadoop y Apache Storm.

Machine Learning escalable sobre Big Data usando Apache Spark

El curso de Apache Spark para Big Data de IBM te enseñará a utilizar el framework de computación Apache Spark para procesar conjuntos de datos extremadamente grandes de manera eficiente.

Además, aprenderás a contrastar diferentes tipos de soluciones de almacenamiento de datos, programas como Apache Spark SQL y optimizadores como Tungsten y Catalyst.

Este curso está dirigido a todas las personas interesadas en el aprendizaje automático y en especial a aquellos que estudian o trabajan en áreas de programación e informática.

Se recomienda tener conocimientos básicos de Python, aprendizaje automático y habilidades básicas de SQL.

Los temas a tratar a lo largo del curso son:

• Introducción
• Escala matemática para estadísticas en Apache Spark
• Introducción a Apache SparkML
• Aprendizaje supervisado y no supervisado con SparkML

Accede al curso usando este enlace.