¡Domina Dask ahora! Curso en inglés — Master Dask: Computación Paralela con Python (Inscríbete Gratis)

¿Quieres acelerar tus procesos de datos y trabajar con conjuntos que no caben en la memoria de una sola máquina? Este curso práctico te guía desde los fundamentos de Dask hasta aplicaciones avanzadas en time‑series y streaming en tiempo real. A través de proyectos reales aprenderás la arquitectura de Dask, sus estructuras principales y cómo compararlo con alternativas como Spark o Ray, todo usando la sintaxis familiar de Python.

Con un enfoque profesional y manos a la obra, dominarás técnicas de particionado, evaluación perezosa y optimización de rendimiento, además de integrar Dask con scikit‑learn para pipelines de machine learning escalables. Al finalizar estarás listo para desplegar clústeres localmente o en la nube y construir soluciones de procesamiento de datos a escala empresarial.

Lo que aprenderás:

• Dominar las estructuras de datos principales de Dask: arrays, dataframes, bags y delayed para procesamiento paralelo
• Construir pipelines ETL escalables que manejen enormes conjuntos CSV, Parquet, JSON y HDF5 fuera de los límites de memoria
• Integrar Dask con scikit-learn para machine learning distribuido y ajuste de hiperparámetros a escala
• Desarrollar aplicaciones de streaming en tiempo real con Dask Streams, Streamz e integración con RabbitMQ
• Optimizar el rendimiento mediante estrategias de particionado, evaluación perezosa y monitorización con el dashboard de Dask
• Crear soluciones de computación paralela listas para producción para flujos de trabajo de datos a escala empresarial
• Construir dashboards interactivos en tiempo real que procesen streams de criptomonedas y mercados bursátiles
• Desplegar clústeres Dask localmente y en entornos cloud para aplicaciones de computación distribuida

Contenido del curso:

• Secciones: 9
• Clases: 31
• Duración: 2h 51m

Requisitos:

• Conocimientos básicos de programación en Python (variables, funciones, bucles, estructuras de datos)
• Familiaridad con Pandas para manipulación de datos y NumPy para operaciones con arrays
• Comprensión de conceptos fundamentales de ciencia de datos y procesos de trabajo
• No se requiere experiencia previa en computación paralela o sistemas distribuidos — cubriremos todo desde cero

¿Para quién es este curso?

• Científicos de datos que trabajan con conjuntos demasiado grandes para Pandas tradicional
• Desarrolladores Python que buscan escalar sus aplicaciones más allá de una sola máquina
• Ingenieros de machine learning que necesitan paralelizar entrenamiento y ajuste de hiperparámetros
• Analistas de datos que manejan cargas de trabajo big data y requieren soluciones distribuidas
• Ingenieros de software que construyen aplicaciones de streaming en tiempo real y pipelines ETL
• Estudiantes y profesionales que desean dominar técnicas avanzadas de computación paralela en Python

¿Qué esperas para comenzar?

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