Hands-On PySpark: Do básico aos DataFrames

Este curso é o seu ponto de partida para aproveitar o poder da computação distribuída com PySpark, a biblioteca Python para Spark. Você construirá uma base sólida no processamento de big data aprendendo a escrever código de transformação de dados limpo, eficiente e escalável.No final do curso, você poderá lidar com confiança com tarefas comuns de engenharia de dados e preparar dados para análise em escala. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos básicos de computação distribuída e a arquitetura Spark. - Processe e manipule dados estruturados de forma eficiente usando a API PySpark DataFrame. - Consulte seus dados com o Spark SQL para uma análise poderosa e familiar. - Aplique transformações e ações comuns para limpar, agregar e unir conjuntos de dados. - Aprenda a ler e escrever em formatos de dados padrão, como CSV, JSON e Parquet. - Estruture e execute seus primeiros aplicativos PySpark autônomos. - Explore os conjuntos de dados distribuídos resilientes (RDDs) fundamentais para entender a mecânica central do Spark. O currículo começa com a terminologia-chave e os fundamentos do ecossistema do Spark, e você progredirá através de exercícios práticos por escrito focados em DataFrames e Spark SQL para desenvolver habilidades práticas. Este curso é projetado para iniciantes com alguma experiência em Python.Não é necessário conhecimento prévio de Spark ou computação distribuída. Comece sua jornada no processamento de big data hoje mesmo.