Pipelines de modelo PySpark para lagos de dados na nuvem

À medida que os volumes de dados crescem, a implantação de modelos de machine learning requer uma infraestrutura escalável que possa lidar com conjuntos de datos massivos sem interrupções. A transição de protótipos locais para pipelines de lote baseados em nuvem é um passo crítico para os profissionais de dados modernos. Este curso somente de texto orienta você através dos conceitos fundamentais e etapas práticas de construção de pipelines de modelo de lote escaláveis usando PySpark. Você aprenderá a processar dados em grande escala, integrar-se a data lakes na nuvem e configurar previsões agendadas. O que você vai aprender: - Entenda a terminologia central da computação distribuída e da arquitetura PySpark - Configurar pipelines de dados PySpark para ler e gravar em lagos de dados em nuvem - Construa pipelines robustos de processamento em lote para inferência de modelo de aprendizado de máquina - Aplique conceitos de agendamento para automatizar previsões de modelos em intervalos regulares - Implemente validação de dados básica e verificações de qualidade dentro de seus pipelines de nuvem - Implantar pipelines de forma eficiente em ambientes AWS e GCP Este curso começa com definições essenciais de sistemas distribuídos e lagos de dados, e então progride para a configuração prática do PySpark, integração de armazenamento em nuvem e agendamento automatizado de lotes. Ele foi projetado para aspirantes a cientistas de dados, engenheiros de dado e analistas que são novos no processamento de dados em escala de nuvem e PySpark, sem necessidade de experiência avançada em nuvem. Comece a ler hoje mesmo para dominar as ferramentas que impulsionam pipelines de dados modernos e escaláveis na nuvem.