Engenharia de dados com o Apache Spark no Fabric

As cargas de trabalho de dados modernas exigem escalabilidade massiva e plataformas unificadas para transformar dados brutos em insights acionáveis. O Fabric oferece um ambiente poderoso e integrado, no qual o Apache Spark lida com processamento de dados em larga escala com facilidade. Este curso somente de texto orienta você através dos conceitos fundamentais de computação distribuída e arquitetura Spark no Fabric. Você aprenderá a ingerir, transformar e analisar big data usando os notebooks do Spark, preparar dados para análises posteriores e otimizar seus fluxos de trabalho para obter a máxima eficiência. O que você vai aprender: 1. Entenda a arquitetura central do Apache Spark e como ele se integra ao ecossistema Fabric. 2. Escreva e execute código Spark em notebooks interativos usando PySpark e Spark SQL. 3. Ingeste e transforme grandes conjuntos de dados de diversas fontes em tabelas otimizadas do Delta Lake. 4. Aplique práticas modernas de engenharia de dados, incluindo estratégias básicas de ajuste de desempenho e cache. Configure sessões do Spark e gerencie recursos de computação de forma eficaz dentro do seu espaço de trabalho. 6. Crie pipelines de dados escaláveis para automatizar seus fluxos de trabalho analíticos. Você começará com a terminologia fundamental de clusters distribuídos e arquitetura lakehouse antes de passar para explicações escritas de exemplos de código, técnicas de manipulação de dados e melhores práticas para escrever trabalhos limpos e eficientes do Spark. Este curso é projetado para aspirantes a engenheiros de dados, analistas e iniciantes que procuram fazer a transição para tecnologias de big data. Não é necessária experiência prévia com o Spark ou o Fabric. Comece a ler hoje mesmo para descobrir o poder do processamento de dados em larga escala na nuvem.