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dc.contributor.author | Sánchez Anguix, Víctor | es_ES |
dc.date.accessioned | 2021-06-10T08:40:18Z | |
dc.date.available | 2021-06-10T08:40:18Z | |
dc.date.issued | 2021-06-10T08:40:18Z | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/167752 | |
dc.description.abstract | En este video introducimos Apache Spark como framework para procesar grandes volúmenes de datos. Más concretamente, introducimos la API basada en Dataframes, una abstracción de datos que representa tablas distribuidas. Tras ello, se introducen algunas de las operaciones más frecuentes sobre Dataframes. | es_ES |
dc.description.uri | https://polimedia.upv.es/visor/?id=0ee4d540-c242-11eb-be1f-afc4043fc67c | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.rights | Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) | es_ES |
dc.subject | Apache Spark | es_ES |
dc.subject | Big data | es_ES |
dc.subject | Spark | es_ES |
dc.subject | Inteligencia artificial | es_ES |
dc.subject | Analisis de datos | es_ES |
dc.subject.classification | ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA | es_ES |
dc.title | Trabajando con Dataframes en Spark | es_ES |
dc.type | Objeto de aprendizaje | es_ES |
dc.lom.learningResourceType | Screencast | es_ES |
dc.lom.interactivityLevel | Bajo | es_ES |
dc.lom.semanticDensity | Medio | es_ES |
dc.lom.intendedEndUserRole | Alumno | es_ES |
dc.lom.context | Postgrado | es_ES |
dc.lom.difficulty | Dificultad media | es_ES |
dc.lom.typicalLearningTime | 30 minutos | es_ES |
dc.lom.educationalDescription | Este video está pensado como un pequeño tutorial para trabajar con las tablas distribuidas de PySpark. Se asume cierta familiaridad de los alumnos con la programación en Python. Idealmente, el alumno debería tener acceso a una máquina Windows/Mac/Linux con PySpark instalado con Python. El alumno debería seguir el video paso a paso, pausando poco a poco para seguir los pasos del tutorial y poder imitar las operaciones planteadas con sus propios conjuntos de datos. Este video se debe utilizar como un pequeño tutorial interactivo, a seguir por los alumnos mientras ellos interactuan con PySpark. Puede embeberse dentro de una práctica o plantearse como un objeto de aprendizaje a emplear como trabajo previo a una sesión práctica. De este modo, los alumnos aprenden rápidamente como emplear PySpark y pueden centrarse en objetivos de aprendizaje más complejos durante la sesión. | es_ES |
dc.lom.educationalLanguage | Español | es_ES |
dc.upv.convocatoriaDocenciaRed | 2020-2021 | es_ES |
dc.upv.ambito | PUBLICO | es_ES |
dc.subject.unesco | 1203 - Ciencias de la Computación | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad - Departament d'Estadística i Investigació Operativa Aplicades i Qualitat | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Sánchez Anguix, V. (2021). Trabajando con Dataframes en Spark. http://hdl.handle.net/10251/167752 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | DER | es_ES |
dc.relation.pasarela | DER\33527 | es_ES |