Análise de dados prática com Python e Spark

Aprenda a aproveitar o poder da computação distribuída para processar quantidades massivas de informações de forma eficiente com Python e Apache Spark, e a criar modelos de dados para analisar dados de forma mais rápida e eficiente. Este curso fornece uma base prática e baseada em texto no PySpark, orientando você desde conceitos básicos até a construção e execução de aplicativos de análise de dados do mundo real.Você praticará a transformação de dados brutos, a realização de agregações complexas e a estruturação de seu código para execução escalável em sistemas distribuídos, tudo através de explicações escritas claras e exercícios práticos. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos básicos da arquitetura do Spark, incluindo execução distribuída e avaliação preguiçosa. - Domine a moderna API DataFrame para manipular, filtrar e agregar dados estruturados com eficiência. - Construa pipelines de processamento de dados práticos usando o rico conjunto de transformações e ações do PySpark. - Consulte grandes conjuntos de dados interativamente usando o poderoso mecanismo Spark SQL. - Aprenda os fundamentos do processamento de dados em tempo real com o Structured Streaming do Spark. - Explore os conceitos básicos da arquitetura Lakehouse e do armazenamento de dados transacionais. - Pratique preparar e executar aplicativos Spark em um cluster para obter desempenho escalável. O curso começa com a terminologia essencial e os princípios fundamentais do Spark antes de avançar para exercícios práticos com DataFrames, SQL e streaming.Você desenvolverá suas habilidades passo a passo, preparando-se para enfrentar desafios complexos de dados. Este curso é projetado para iniciantes.Não é necessária experiência prévia com estruturas de big data ou computação distribuída, embora uma familiaridade básica com o Python seja benéfica. Comece sua jornada no mundo da análise de big data hoje mesmo.