Engenharia de dados prática: crie pipelines com Spark, Kafka e Airflow

As empresas modernas geram grandes quantidades de dados diariamente, mas esses dados são inúteis sem pipelines robustos para processá-los, limpá-los e armazená-los.Este curso somente de texto orienta você através dos principais conceitos de engenharia de dados, levando você de dados brutos para pipelines prontos para produção. Você passará de um iniciante a um profissional confiante capaz de projetar e automatizar fluxos de trabalho de processamento em lote e fluxo.Através de explicações claras e práticas de código, você dominará as ferramentas fundamentais usadas pelas equipes de dados modernas. O que você aprenderá: Entenda a arquitetura fundamental das plataformas de dados e sistemas de armazenamento modernos; Construa pipelines ETL automatizados usando Airflow para agendar e monitorar fluxos de trabalho de dados; Processe conjuntos de datos em grande escala de forma eficiente usando PySpark e Pandas; Configure pipelines de dados de streaming em tempo real com Kafka para processamento instantâneo de dados Conteinerize seus aplicativos de dados usando o Docker para garantir ambientes consistentes; Limpe, analise e valide os dados recebidos para manter altos padrões de qualidade de dados.O curso começa com definições fundamentais de engenharia de dados, bancos de dados e containerização. Você progredirá passo a passo através do processamento em lote, processamento de fluxo e orquestração de pipeline usando cenários do mundo real. Este curso foi projetado para aspirantes a engenheiros de dados, desenvolvedores de software e analistas de dados com uma compreensão básica do Python. Comece a ler hoje para construir seu primeiro pipeline de dados confiável.