Apache Spark y procesamiento masivo territorial - 2ª edición

  • Metodología
    Virtual
  • Tipo de actividad
    Curso
  • Tipo de edición
    Edición única (desempleados/as y ocupados/as)
  • Fecha inicio
    14/09/2026
  • Fecha fin
    17/09/2026
  • Certificación
    No
  • Criterio de selección
    • Por orden de solicitud
  • Período de registro
    01/07/2026 - 31/08/2026
  • Matrícula
    Gratuita
  • Horario
    Lunes 14 y jueves 17 de septiembre de 15:00 a 20:00 horas.
  • Número de plazas
    20
  • Número de inscritos
    27
  • Tecnologías
    • Xemelgos dixitais/Gemelos digitales
Ficha Apache Spark y procesamiento masivo territorial - 2ª edición
Descripción

Especialización práctica de 10 horas en la que los profesionales aprenderán a orquestar pipelines de datos usando ecosistemas distribuidos basados en Apache Spark (PySpark). Utilizando entornos Jupyter/Colab, transformarán conjuntos de datos crudos en capas analíticas limpias y óptimas para la integración en plataformas geoespaciales.

Dicha actuación se realizará en el marco del proyecto denominado "Aceleración de ecosistemas de emprendimiento e innovación basados en Gemelos Digitales". Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia - Financiado por la Unión Europea - NextGenerationEU.

Objetivos
  1. Comprender los fundamentos de la computación distribuida.
  2. Desarrollar flujos ETL masivos en PySpark.
  3. Limpiar y transformar dataframes territoriales complejos.
Dirigido a

Científicos de datos, Data Engineers, analistas de datos y desarrolladores Python orientados a la gestión ETL de información geográfica.

Perfil del docente

Data Engineer senior experto en ecosistemas Hadoop/Spark y programación Python, con perfil altamente técnico y experiencia en optimización de algoritmos distribuidos.

Temario
  1. Fundamentos de computación distribuida y Apache Spark.
  2. Gestión de Dataframes y ejecución de sentencias Spark SQL.
  3. Orquestación de flujos ETL masivos sobre datos espaciales.
  4. Técnicas de indexación espacial (Geohashing, particionamiento).
  5. Automatización de pipelines mediante Jupyter Notebooks.
  • Horas
    10
  • Beneficios
    • Diploma de asistencia
  • Fecha inicio inscripción
    01/07/2026
  • Fecha fin inscripción
    31/08/2026
  • Estado
    INSCRIPCION
  • Horas distancia
    10
  • Horas presenciales
    0
  • Horas teleformación
    0
  • Máximo horas de ausencia
    3
  • Plazo abierto
    Sí