Fundamentos do PySpark e do Apache Spark para Engenharia de Dados

O Apache Spark é a ferramenta essencial para esse trabalho, mas dominar sua natureza distribuída requer uma base conceitual sólida. Este curso fornece essa base no PySpark, permitindo que você projete, crie e otimize pipelines de dados robustos para aplicativos escaláveis de Big Data. O que você vai aprender: * Entenda a arquitetura do Apache Spark e os princípios da computação distribuída. * Master manipulação de dados usando conjuntos de dados distribuídos resilientes (RDDs) e o poderoso DataFrame API em PySpark. * Aplique o Spark SQL para manipulação de dados complexos e técnicas de ajuste de desempenho para otimização de consultas. * Configurar e usar o Structured Streaming para processar fluxos de dados em tempo real. * Pratique técnicas modernas de armazenamento de dados e integração com formatos comuns como Parquet e ORC. * Utilize recursos básicos do MLlib para tarefas comuns de aprendizado de máquina dentro de pipelines de dados. Começamos com a terminologia essencial do Spark e a configuração do ambiente, passando rapidamente para o trabalho prático com RDDs e DataFrames, seguido de mergulhos profundos em otimização, streaming e bibliotecas especializadas. Este curso é projetado para iniciantes interessados em se tornarem engenheiros de dados ou cientistas de datos que precisam dimensionar seus recursos de processamento de dados.Não é necessária experiência prévia com o Spark ou sistemas distribuídos. Comece a construir sua base para o processamento de dados escalável hoje.