📌 TIP DE APRENDIZAJE: Aprende PySpark más fácilmente con Polars

Durante mi formación autodidacta en el mundo de la Ingeniería de Datos, he descubierto que uno de los caminos más efectivos para llegar a comprender Apache Spark con PySpark es aprender primero Polars.

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🔍 ¿Por qué Polars?Porque su sintaxis, lógica de operaciones en DataFrames y estructura funcional, es muy similar a la de PySpark. Polars funciona como un excelente puente entre Pandas y Spark, facilitando la transición hacia entornos distribuidos como Databricks.

💡 Así es como estructuré mi proceso:

1. Pandas → base fundamental del manejo de datos

2. Polars → rendimiento optimizado y lógica compatible con Spark

3. PySpark → entorno distribuido para grandes volúmenes de datos

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📘 Desde ahora, estaré compartiendo también contenido sobre Polars, además de continuar con mis publicaciones prácticas sobre PySpark en Databricks. Incluso abordaré ciertos conceptos esenciales de Pandas que son útiles para quienes están empezando.

Link Repositorio GitHub - Fundamentos Pandas y Polars