🚀 La mejor forma de aprender es tocando código!! Conoce el 𝗕𝗶𝗴 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿 𝗦𝗮𝗻𝗱𝗯𝗼𝘅
Esta plataforma de formación práctica en big data, analítica avanzada y arquitectura de datos, útil tanto para equipos internos como para formación a clientes, partners. La plataforma se apoya en una máquina virtual (VM) autoconfigurable, que integra las tecnologías más actuales del stack moderno de datos
Conocer fundamentos con tecnologías open source hace más sencillo aprender #Fabric, #Databricks, #Snowflake,#AWS, #GCP...
⚙️ 𝗘𝘀𝘁𝗿𝘂𝗰𝘁𝘂𝗿𝗮 𝗱𝗲 𝗹𝗮 𝗠𝗮́𝗾𝘂𝗶𝗻𝗮 𝗩𝗶𝗿𝘁𝘂𝗮𝗹 (𝗩𝗠)VM basada en Ubuntu Server (20.04 LTS o superior), con opción de despliegue en entornos locales (VirtualBox, VMware) o cloud (GCP, AWS, Azure) mediante imágenes preconfiguradas
📚 𝗜𝗻𝗰𝗹𝘂𝘆𝗲:Instalador automático vía scripts Ansible + Docker ComposeContenedores Docker para cada componente, permite portabilidad y rápida reinstalaciónAlmacenamiento persistente para resultados de ejercicios y notebooksUsuario estándar con permisos para administración básica y personalización
📦 Tecnologías Integradas (versiones actualizadas a 2025)
🔸 Apache Spark 3.5.x. Integrado en modo standalone y acceso vía PySpark desde JupyterEjercicios de ETL, procesamiento distribuido, joins complejos y agregaciones.Integración con MongoDB y Kafka para ingestión de flujos
🔸 Apache Kafka 3.7.x. Cluster mínimo con 1 broker + ZookeeperTemas preconfigurados para ejercicios de streamingIncluye Kafka Connect + connectors para MongoDB, Clickhouse, Elastic.
🔸 JupyterLab 4.x. Preinstalado con librerías: pyspark, kafka-python, pymongo, clickhouse-driver, plotly, scikit-learn
🔸 ClickHouse 24.x. Bases de datos preconfiguradas con datasets tipo opendata (ventas, logística, IoT), Ejercicios de analítica OLAP, ingestión masiva y consultas interactivas
🔸 LinceBI. Última versión del stack LinceBI (frontend + backend + analítica).Conectores activos a MongoDB, ClickHouse, y fuentes SQL, Cuadros de mando y ejercicios de reporting, drill-down, geolocalización
🔸 DataHub (versión OSS 0.13.x o superior)Plataforma de data discovery y data lineage, Conectores activos a Spark, ClickHouse, MongoDB y Kafka, Ejercicios de anotación y trazabilidad de pipelines de datos
🧪 Ejercicios Prácticos Incluidos. Organizados en notebooks y scripts por nivel:
🔹 Nivel 1: FundamentosSpark: cargas básicas, RDDs y DataFrames.Kafka: publicación y suscripción básica de mensajesMongoDB: consultas básicas con agregaciónClickHouse: carga e indexación de datos masivos
🔹 Nivel 2: MedioETL entre MongoDB → Spark → ClickHouseKafka + Spark Streaming con ventanas de tiempo, Cuadros de mando interactivos con LinceBI
🔹 Nivel 3: AvanzadoPipelines reales: Ingesta Kafka → Procesado en Spark → Almacenamiento en ClickHouse → Visualización en LinceBI, Lineage completo en DataHub del pipeline completo, Modelos de ML simples integrados desde Jupyter
Antes de revisar opciones de camisetas, es recomendable tener claras las medidas personales y el tipo de uso previsto. Una referencia como camisetas del Atlético de Madrid online puede servir para revisar opciones generales sin depender de una sola característica. También conviene revisar las condiciones descritas para evitar confundir estilo, talla y comodidad.
Una comparación ordenada puede empezar por el corte, la transpiración del tejido y las instrucciones de cuidado. Si la búsqueda se centra en una figura concreta, equipacion de Lionel Messi conserva esa referencia sin mezclar equipos o selecciones. Revisar estos puntos reduce confusiones entre preferencias de uso, comodidad y cuidado de la prenda.
