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pyspark-ingenieria-de-datos

(★ 48)

Este repositorio contiene el material del curso de Udemy Big Data y Spark: ingeniería de datos con Python y pyspark. En este curso, aprenderás a utilizar las herramientas y técnicas necesarias para trabajar con grandes conjuntos de datos utilizando la librería pyspark.

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# Big Data y Spark: Ingeniería de datos con Python y PySpark

![Portada del Curso](https://raw.githubusercontent.com/jmcurbelo/pyspark-ingenieria-de-datos/main/img/pyspark.png)

[![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3776AB?style=for-the-badge&logo=python&logoColor=white)](https://www.python.org/)
[![Spark](https://img.shields.io/badge/Apache%20Spark-E25A1C?style=for-the-badge&logo=apachespark&logoColor=white)](https://spark.apache.org/)
[![Colab](https://img.shields.io/badge/Google_Colab-F9AB00?style=for-the-badge&logo=googlecolab&logoColor=white)](https://colab.research.google.com/)
[![Udemy](https://img.shields.io/badge/Disponible%20en-Udemy-A435F0?style=for-the-badge&logo=udemy&logoColor=white)](https://raw.githubusercontent.com/jmcurbelo/pyspark-ingenieria-de-datos/main/[URL_DEL_CURSO_AQUI])

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## Sobre este repositorio

Bienvenido al repositorio oficial del curso **Big Data y Spark: Ingeniería de datos con Python y PySpark**.

Este repositorio contiene todo el material práctico, scripts (`.py`) necesarios para dominar el procesamiento de grandes volúmenes de datos. Aprenderás a utilizar las herramientas y técnicas esenciales para manipular Big Data utilizando la librería **PySpark**, el estándar de la industria para trabajar con Apache Spark.

### ¿Qué vas a lograr?
Desde la configuración del entorno hasta el uso avanzado de Spark SQL, este material está diseñado para convertirte en un Ingeniero de Datos capaz de procesar información a escala.

👉 **[Inscríbete al curso completo aquí](https://www.udemy.com/course/big-data-y-spark-ingenieria-de-datos-con-python-y-pyspark/?referralCode=F123CAABFC966F4483EC)**

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## Estructura del contenido

El repositorio está organizado en carpetas que corresponden fielmente a las secciones del curso en video. Dentro de cada carpeta encontrarás los archivos `.py` numerados por lectura (ej: `Lectura 60.py`, `Lectura 61.py`) para que sea muy fácil seguir el hilo.

* **📂 Sección 2:** Configuración del entorno (Spark en Google Colaboratory).
* **📂 Sección 3:** Introducción a los RDD (Resilient Distributed Datasets).
* **📂 Sección 4:** Transformaciones en un RDD.
* **📂 Sección 5:** Acciones sobre un RDD.
* **📂 Sección 6:** Aspectos avanzados sobre RDD.
* **📂 Sección 7:** Introducción a Spark SQL (DataFrames).
* **📂 Sección 8:** Spark SQL Avanzado.
* **📂 Sección 9:** Funciones y operaciones complejas en Spark SQL.

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## Requisitos y Entorno

Este curso está diseñado para reducir la fricción de instalación. Tienes dos formas de trabajar con este código:

1.  **☁️ Google Colab (Recomendado para inicio rápido):**
    En la **Sección 2**, te enseño a configurar todo en la nube. Puedes subir estos scripts directamente a Colab y ejecutarlos sin instalar nada en tu PC.

2.  **💻 Entorno Local:**
    Si prefieres trabajar localmente, necesitarás:
    * Python 3.x instalado.
    * Apache Spark configurado.
    * Java (JDK 8 o superior, necesario para Spark).

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## ¿Cómo descargar el material?

1.  **Opción A (Git):** Clona el repositorio completo.
    ```bash
    git clone [https://github.com/jmcurbelo/pyspark-ingenieria-de-datos.git](https://github.com/jmcurbelo/pyspark-ingenieria-de-datos.git)
    ```

2.  **Opción B (ZIP):** Si no usas Git, descarga el archivo comprimido pulsando el botón verde **Code** > **Download ZIP** arriba a la derecha.

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## 🤝 Contribuciones y Soporte

Este material es complementario al curso en video.
* Si tienes dudas sobre los conceptos, por favor usa la sección de **Preguntas y Respuestas (Q&A)** en Udemy.
* Si encuentras un error en el código, ¡siéntete libre de abrir un *Issue* o un *Pull Request*!

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Hecho con ❤️ por **José Miguel Moya Curbelo** | Instructor de Big Data & Ingeniería de Datos

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