Análise de dados locais: consultando arquivos CSV, JSON e Parquet

Analisar dados muitas vezes significa lidar com arquivos brutos como CSV, JSON e Parquet antes que eles cheguem a um banco de dados.Aprenda as maneiras mais rápidas e eficientes de lidar localmente com esses dados. Este curso ensina como ignorar processos ETL complexos e configuração de servidor, dando-lhe o poder de executar análises exploratórias rápidas e limpeza de dados diretamente dentro de um ambiente local.Você ganhará confiança no manuseio de grandes conjuntos de dados e estruturas aninhadas complexas de forma eficiente. O que você vai aprender: * Entenda as diferenças estruturais e os trade-offs de desempenho entre os formatos CSV, JSON e Parquet colunar. * Aplicar técnicas eficientes para leitura e carregamento de grandes conjuntos de dados sem esgotar os recursos de memória local. * Pratique a limpeza e a normalização de dados, incluindo o manuseio de valores ausentes e a realização de conversões de tipo necessárias. * Filtragem mestre, classificação e agregação de dados usando operações vetoriais modernas para o máximo desempenho local. * Configurar estruturas básicas para analisar e achatar dados JSON semi-estruturados em formatos tabulares utilizáveis. O curso começa com a definição das características de cada tipo de arquivo e as melhores práticas para lidar com eles.Você passará por exercícios práticos e escritos focados na leitura, limpeza e consulta de dados usando bibliotecas modernas. Este curso é projetado para iniciantes absolutos: aspirantes a analistas de dados, desenvolvedores e qualquer pessoa que precise analisar rapidamente dados armazenados em formatos de arquivo comuns.Não é necessária experiência prévia com bancos de dados ou configuração de servidor. Comece a dominar a análise de dados locais hoje e obtenha insights imediatos de seus arquivos brutos.