El desafío de entender Spark

Somos una consultora que transforma los datos en información.Desde hace 15 años, trabajamos con el propósito de democratizar los datos para que las personas puedan tomar mejores decisiones.En Datalytics nos gusta definirnos como la universidad de los datos porque somos el mejor lugar de la región para desarrollar una carrera vinculada al big data.Somos agnósticos tecnológicos, usamos tecnología propia y también aprendemos y utilizamos todas las innovaciones en big data para ofrecer servicios únicos y de vanguardia.Tenemos una cultura abierta, inclusiva, desafiante, atravesada por la colaboración y el aprendizaje continuo.Somos un equipo de talentos interdisciplinario compuesto por más de 200 personas con clientes en LATAM, EEUU y Europa. Además, tenemos oficinas en Argentina, Colombia y España.Estamos seguros que siempre es #MejorConDatos.

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Todo lo que hay que saber para empezar con Spark

Lo sabemos: entender Spark puede resultar complejo. Hay un gran desconocimiento en torno al tema, no hay muchas personas o empresas que lo estén usando, gran parte de la bibliografía quedó obsoleta y, sin embargo, el futuro de la ingeniería de datos pasa por Spark. Entonces, ¿cómo no dedicar tiempo a estudiarlo, a probarlo y a aplicarlo?
 
Spark no es algo nuevo, pero es un tema que aún genera muchas dudas. La buena noticia es que entender y aplicar Spark ya no es tan difícil como antes, los procesos se simplificaron notablemente y queremos que más personas se animen a explorarlo porque el potencial que tiene es enorme.
En este segundo webinar de nuestro ciclo sobre sistemas distribuidos vamos a hablar sobre el desafío de entender Spark, vamos a dar ejemplos y les vamos a dar todos los consejos para cambiar a Spark sin morir en el intento.

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