Iniciación a Spark: El estándar en big data

21 de Septiembre 2021 | horas

Registrate  aquí

Apache Spark es la herramienta del mundo Big Data para temas online. Un framework de procesamiento open source distribuido para Big Data. La característica principal es el uso que hace de las estructuras de datos en memoria llamadas RDD, con lo que consigue aumentar el rendimiento frente a herramientas como Hadoop.

¿Qué podrás ver en la charla?

En este webinar de 1 hora, nuestro profesor Ángel Conde nos hablará de la historia del Big Data, de dónde venimos, dónde se sitúa Spark como framework y también su futuro, últimas novedades y una demo con Google Colab.

En esta charla comprenderemos los fundamentos de Apache Spark, qué es, para qué se utiliza y por qué es tan importante en el tratamiento de datos en Big Data.

📆 11 de mayo de 2021

🕒 18:30 horas

💻 Evento online

Para poder seguir el Webinar tendrás que descargar Tableau a través de este link.

ATENCIÓN: ¡El periodo de prueba gratuito son 14 días por lo que valdría la pena esperar a que se acerque la fecha del evento!

¡Que no se te pase una!

Recibe nuestra programación mensual de eventos online y la apertura de nuevas convocatorias de cursos




    [recaptcha]

    En Datahack Consulting SL trataremos los datos que nos facilites con la finalidad de enviarte información relacionada con tu solicitud sobre nuestros servicios, así como enviarte comunicaciones informativas sobre nuestra actividad. Podrás ejercer los derechos de acceso, rectificación, limitación, oposición, portabilidad, o retirar el consentimiento enviando un email a administracion@datahack.es. También puedes solicitar la tutela de derechos ante la Autoridad de Control (AEPD). Puedes consultar información adicional y detallada sobre protección de datos en nuestra Política de Privacidad.

    Y tú, ¿qué opinas?

    Estamos para ayudarte con cualquier duda, pequeña o grande

    Llámanos, escríbenos o inicia un chat y hablamos

    Llámanos al 910 91 28 42¿Prefieres que te llamemos?¿Prefieres que te llamemos?
    chevron-down