Processamento de Big Data com Spark e Scala

À medida que os volumes de dados crescem exponencialmente, os métodos de processamento tradicionais geralmente não atendem às necessidades de negócios modernos.Este curso fornece um caminho claro para entender como a computação distribuída resolve esses desafios, alavancando o poder do Spark e da linguagem de programação Scala. Você ganhará as habilidades necessárias para transformar dados brutos em insights acionáveis usando estruturas de alto desempenho.No final deste curso, você poderá projetar e implementar lógica de processamento de dados que se expande por clusters, garantindo confiabilidade e velocidade em qualquer ambiente orientado a dados. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura Spark e como ela melhora os modelos MapReduce legados - Aprenda os fundamentos de programação Scala adaptados para engenharia de big data - Conjuntos de dados distribuídos resilientes mestres (RDDs) e DataFrames Spark modernos - Aplique o Spark SQL para executar consultas complexas em dados estruturados e semiestruturados - Configurar e gerenciar clusters Spark para execução de carga de trabalho distribuída - Explore o Spark Structured Streaming para lidar com feeds de dados em tempo real - Pratique técnicas de otimização de dados para melhorar o desempenho do pipeline O curso começa com a terminologia essencial e os princípios fundamentais dos sistemas distribuídos.Você progredirá através de explicações escritas e exercícios baseados em código que abrangem tudo, desde a manipulação básica de dados até a integração avançada de SQL e o processamento de fluxo. Este curso foi projetado para iniciantes, aspirantes a engenheiros de dados e analistas que procuram fazer a transição para funções de big data.Não é necessária experiência prévia com o Spark ou o Scala para começar. Comece a desenvolver sua experiência em arquitetura de big data hoje mesmo.