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プロジェクト

DataEngineering-LATAM/Spark-StudyClub has 40 GitHub stars and 29 forks. GitHot measured 0 stars in 24 hours and 0 in 7 days. Last checked 2026-11-15 06:16 UTC. Last push 2024-01-04.

この数値の測り方

計測したスター増加

24時間
0
7日間
0
15日間
履歴を収集中
1か月
履歴を収集中

期間ごとの純増数です。期間は重複しており、日別の値ではありません。未計測の値は空欄です。スター数は注目度の指標であり、品質の保証ではありません。

概要

Grupo de Estudios de Apache Spark organizado por la comunidad Data Engineering Latam

データ

Spark Study Club

Bienvenidos al repositorio del grupo de estudios de Spark de Data Engineering Latam.

Mayor información aquí: Telegram

Sobre el grupo

El Spark Study Club de Data Engineering Latam está tomando la iniciativa de llevar sesiones de estudios sobre sobre diversos temas para que sus miembros puedan familiarizarse con Apache Spark, la herramienta de analítica unificada, multi lenguage y distribuída que forma parte de The Apache Software Foundation y que es utilizada para ejecutar tareas de ingeniería de datos y de ciencia de datos a gran escala.

Sobre el repositorio

Este repositorio acomoda los materiales utilizados en las sesiones de estudio sobre Apache Spark llevadas a cabo por Data Engineering Latam.

Instrucciones para utilizar el repositorio estarán dentro de las respectivas carpetas en root.


Sobre la comunidad Data Engineering Latam

Data Engineering Latam es la comunidad de datos más grande de América Latina cuya misión es promover el talento de la región a través de la difusión de charlas, talleres, grupos de estudio, ayuda colaborativa y la creación de contenido relevante.

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Disclaimer

Este no es un curso, los ponentes no son profesores y tú no eres un alumno. Todos estamos aquí reunidos porque nos apasiona este campo. Si algún ponente propone ejercicios a resolver, no estás obligado a presentarlos (ni nosotros a corregirlos =)

¡Cualquier feedback que tengas, siempre con respeto, es bienvenido!

¿Cómo aprovechar mejor esta iniciativa?

Se recomienda compartir tu resumen a manera de slides, notion, canva, artículo en Medium, post en redes sociales o todo lo antes mencionado utilizando el #dataengineeringlatam y etiquetándonos.