Enseñaré PySpark de principiante a avanzado con entrenamiento práctico listo para la industria

¿Quieres trabajar con big data como los verdaderos ingenieros de datos? Ofrezco entrenamiento paso a paso en PySpark con una hoja de ruta clara, ejemplos prácticos y casos de uso reales utilizados en sistemas de producción.

Hoja de ruta de aprendizaje de PySpark (Principiante a avanzado)

1. Conceptos básicos

Visión general de PySpark, arquitectura de Spark (Driver y Executors), SparkSession, RDD vs DataFrame

Objetivo: Entender cómo funciona Spark

2. DataFrames y I/O

Crear DataFrames, esquema, leer/escribir CSV, JSON, Parquet

Objetivo: Cargar y visualizar datos

3. Operaciones principales

select, filter, withColumn, groupBy, joins, agregaciones

Objetivo: Transformar datos con confianza

4. PySpark SQL

Vistas temporales, consultas SQL, DataFrame vs API SQL

Objetivo: Analizar big data usando SQL

5. Optimización del rendimiento

Particionamiento, cache/persist, joins broadcast, conceptos básicos de shuffle

Objetivo: Escribir trabajos rápidos y eficientes

6. PySpark avanzado

Funciones de ventana, UDFs, manejo de datos anidados/JSON

Objetivo: Resolver problemas complejos de datos

7. Cloud e integración

PySpark con AWS S3, integración con Snowflake

Objetivo: Construir pipelines reales

8. Práctica en el mundo real

pipelines ETL, validación de datos, preparación para entrevistas

Objetivo final: Convertirte en un ingeniero de datos PySpark listo para el trabajo