Processamento de Big Data com Hadoop e Spark

As organizações hoje geram grandes quantidades de dados que os bancos de dados tradicionais não conseguem lidar. Entender como armazenar, processar e analisar essas informações em escala é uma habilidade crítica para os profissionais de dados modernos.\n\nEste curso baseado em texto orienta você de um novato em big data para um profissional confiante capaz de gerenciar grandes conjuntos de dados. Você aprenderá a projetar pipelines de dados, escrever consultas distribuídas e aproveitar arquiteturas de dados modernas prontas para a nuvem.\n\nO que você aprenderá:\n- Entenda os conceitos básicos de armazenamento e computação distribuídos, começando com Hadoop HDFS e MapReduce.\n- Processe grandes conjuntos de dados com eficiência usando Spark RDDs e Spark SQL.\n escrever scripts de processamento de dados escaláveis em Python.\n- Implementar conceitos de streaming estruturado para lidar com feeds de dados em tempo real.\n - Explore padrões modernos de data lakehouse e formatos de armazenamento Delta Lake para pipelines de dados confiáveis.\n sistemas distribuídos antes de progredir para exercícios práticos escritos, onde você lerá exemplos de código, escreverá consultas e construirá lógica de processamento de dados. O curso envolve formatos de armazenamento modernos e paradigmas de streaming em tempo real usados na indústria hoje.\n\nProjetado para iniciantes, este curso não requer experiência prévia com sistemas de big data. Uma compreensão básica de conceitos de programação e SQL é útil, mas não é obrigatória.\n\nComece sua jornada na engenharia de big data hoje.