Hands-On PySpark: Engenharia de Dados Prática e Aprendizagem de Máquina

Aprender PySpark permite que você aproveite o poder da computação distribuída usando Python, abrindo novas possibilidades para a engenharia de dados e ciência de dados. Você começará com os principais conceitos de computação distribuída, a transição de conjuntos de dados distribuídos resilientes (RDDs) para a moderna API DataFrame e aprenderá a aplicar algoritmos de aprendizado de máquina a grandes conjuntos Descrição do curso O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura central do Spark e como o PySpark coordena o processamento de dados distribuídos - Domine a transição de RDDs de baixo nível para a API Spark DataFrame altamente otimizada - Escreva um código PySpark limpo e mantível usando práticas modernas de Python, como dicas de tipo - Aplique o Spark MLlib para construir e avaliar modelos de aprendizado de máquina, incluindo algoritmos de clustering - Processe, filtre e limpe conjuntos de dados em grande escala usando funções Spark e consultas SQL integradas Você começará com a terminologia fundamental e a configuração do ambiente local antes de passar para a manipulação prática de dados.Através de explicações escritas estruturadas e passo a passo de código, você progredirá do carregamento básico de dados para a construção de um fluxo de trabalho de aprendizado de máquina. Este curso é projetado para aspirantes a engenheiros de dados, cientistas de datos e analistas que são novos na computação distribuída.Não é necessária experiência prévia com o Spark, embora uma compreensão básica do Python seja útil. Comece sua jornada em big data e comece a escrever código PySpark eficiente hoje.