Fundamentos do Apache Spark para Engenharia de Dados e Machine Learning

Os dados estão crescendo mais rápido do que nunca, e as ferramentas tradicionais geralmente lutam para processá-los em escala. O Apache Spark fornece a estrutura necessária para lidar com conjuntos de dados massivos para engenharia e modelagem preditiva. Este curso leva você desde os conceitos básicos de computação distribuída até a implementação de fluxos de trabalho de dados do mundo real. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura central do Apache Spark e o processamento de dados distribuídos - Execute operações de extração, transformação e carregamento (ETL) em conjuntos de dados em grande escala - Crie pipelines de aprendizado de máquina usando a biblioteca Spark MLlib - Implemente o Spark Structured Streaming para processamento de dados em tempo real - Aplique padrões de dados modernos como Delta Lake para armazenamento de dados confiável - Pratique a limpeza de dados e a engenharia de recursos para modelos escaláveis de aprendizado de máquina O curso começa com conceitos e terminologia fundamentais antes de passar para aplicações práticas do Spark SQL, streaming e aprendizado de máquina. Você trabalhará através de explicações escritas e exercícios de código projetados para simular tarefas profissionais de engenharia de dados. Este curso foi projetado para iniciantes interessados em ciência ou engenharia de dados; nenhuma experiência prévia com o Spark é necessária.