Ciência de dados com Spark e Python

À medida que os dados crescem, as ferramentas analíticas tradicionais muitas vezes lutam para acompanhar as demandas de processamento da ciência de dados moderna.A transição para a computação distribuída é essencial para qualquer profissional que deseja lidar com informações em escala. Este curso fornece um caminho claro desde a manipulação básica de dados até a construção de pipelines robustos e distribuídos usando Spark e Python. Você passará de scripts de dados locais para aplicativos escaláveis que podem lidar com bilhões de linhas.No final deste curso, você poderá transformar, analisar e modelar dados em grande escala usando ferramentas e técnicas padrão do setor. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura central do Spark e os fundamentos da computação distribuída - Processe conjuntos de dados em grande escala usando DataFrames e Spark SQL para análise eficiente - Implemente algoritmos de aprendizado de máquina e sistemas de recomendação usando MLlib - Pratique transformações de dados complexas usando RDDs, mapa, filtro e reduza as operações - Aplique padrões de dados modernos, incluindo streaming estruturado para processamento em tempo real - Analise dados interligados usando processamento de gráficos e GraphFrames - Configure ambientes Spark e otimize o desempenho para código pronto para produção O curso começa com terminologia e conceitos fundamentais essenciais antes de passar para a manipulação prática de dados.Você progredirá através de explicações escritas e exemplos de código que abrangem tudo, desde a limpeza básica de dados até fluxos de trabalho avançados de aprendizado de máquina e processamento de fluxo. Este curso é projetado para iniciantes no espaço de big data e usuários de Python que desejam dimensionar seus recursos analíticos.Não é necessária experiência prévia com o Spark ou sistemas distribuídos. Comece a ler hoje para dominar as ferramentas que impulsionam a ciência de dados moderna.