PySpark es una API en Python para el motor de procesamiento de datos Apache Spark. Descubre por qué es importante aprender a usar esta herramienta y cómo puedes recibir formación en PySpark.
La ciencia de datos y el Machine Learning ofrecen nuevas posibilidades. Sin embargo, estas disciplinas requieren de herramientas capaces de procesar conjuntos masivos de datos Big Data. Es por ello que han surgido soluciones como el motor de procesamiento Spark y la API PySpark en Python.
¿Qué es Apache Spark?
Antes de hablar de PySpark, es importante entender qué es Apache Spark? Es un marco de trabajo open source escrito en Scala diseñado para el procesamiento de grandes conjuntos de datos de forma distribuida en clúster.
Gracias a su sistema de procesamiento “in-memory”, Spark es cien veces más rápido. Esta herramienta se ha establecido rápidamente como un estándar en Big Data.
¿Qué es PySpark?
PySpark es una API de Python para Apache Spark. Esta permite el procesamiento de grandes conjuntos de datos en un clúster distribuido.
Con esta herramienta, se hace posible ejecutar una aplicación en Python que aproveche las capacidades de Apache Spark. Esta API fue desarrollada en respuesta a la adopción masiva de Python en la industria, ya que Spark fue originalmente escrito en Scala. Así, PySpark se lanzó con Python PY4J.
Se trata de una biblioteca Java incorporada dentro de PySpark que permite una interfaz dinámica con los objetos de JVM. Así que es esencial instalar Java, Python y Apache Spark para ejecutar PySpark.
También es posible utilizar la distribución Anaconda para el desarrollo. Muy utilizada en Machine Learning, incluye varias herramientas muy útiles como los notebooks Jupyter y el IDE Spyder.
¿Quién utiliza PySpark?
PySpark es ampliamente utilizado en los campos de Ciencia de Datos y Machine Learning. Esto se debe a que hay numerosas bibliotecas de Ciencia de Datos escritas en Python como NumPy y TensorFlow.
Varios módulos de PySpark están especialmente dedicados a la Ciencia de Datos y al Machine Learning, incluyendo RDD, DataFrame y MLib. Es una solución ideal para el análisis de datos a gran escala y para el desarrollo de pipelines de Machine Learning.
En comparación con las aplicaciones tradicionales en Python, PySpark permite ejecutar aplicaciones de Machine Learning sobre miles de millones de datos en clústeres distribuidos cien veces más rápidamente.
Las ventajas de PySpark son la simplicidad del lenguaje Python, y las diversas funcionalidades de visualización de datos. Estas son algunas de las razones de su éxito.
Empresas de renombre como Amazon, Walmart, Trivago, Sanofi o Runtastic utilizan PySpark. Esta herramienta se utiliza en una amplia variedad de sectores incluyendo salud, finanzas, educación, entretenimiento o e-commerce.
¿Por qué aprender a utilizar PySpark?
Para la Ciencia de Datos y el Machine Learning, PySpark es considerado hoy en día como una herramienta esencial. Desde 2016, el número de ofertas de empleo que requieren el dominio de esta herramienta se ha duplicado.
Si deseas trabajar en estos campos, es imperativo aprender a manejar PySpark. Además, si ya dominas el lenguaje Python, aprender PySpark no será muy difícil y te abrirá muchas puertas.
Aprender a usar PySpark te permitirá adquirir una habilidad muy solicitada y bien remunerada en la empresa. Si estás considerando convertirte en Científico de Datos, este es uno de los herramientas que debes dominar.
¿Cómo seguir una formación PySpark?
Para seguir una formación PySpark, puedes elegirlas formaciones DataScientest. Con nuestro curso Data Scientist, aprenderás a programar en Python desde las bases.
El Machine Learning con PySpark está en el corazón del módulo Big Data, junto al lenguaje SQL. Este curso también cubre la DataViz, el Machine Learning, el Deep Learning y la IA.
Puedes completar esta formación en BootCamp intensivo o en Formación Continua si ya tienes actividad laboral. Nuestro enfoque de Blended Learning a distancia combina un 85% de coaching individual en una plataforma SaaS y un 15% de Masterclass.
Al final del camino, recibirás un certificado emitido por la universidad Paris La Sorbona que valida la calidad de nuestro curso. ¡No esperes más y descubre la formación Data Scientist!
Ya sabes todo sobre las formaciones PySpark. Descubre nuestro dossier completo sobre Spark y nuestra introducción al Machine Learning.
