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Trabajando con Dataframes en Spark

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Trabajando con Dataframes en Spark

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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


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