Engenharia de dados com PySpark e Dataproc na Cloud Platform

À medida que as organizações geram grandes volumes de dados, a capacidade de processar e analisar essas informações de forma eficiente é uma habilidade altamente procurada.Este curso escrito orienta você através dos fundamentos da computação distribuída usando PySpark e infraestrutura de nuvem gerenciada. Você passará de entender os conceitos básicos de big data para projetar, otimizar e implantar pipelines de dados robustos.Através de explicações claras, trechos de código práticos e cenários reais, você aprenderá a executar tarefas de streaming em tempo real e em lote escaláveis no Cloud Platform. O que você vai aprender: - Entenda os principais conceitos de computação distribuída, arquitetura Spark e APIs fundamentais do PySpark DataFrame. - Configurar e gerenciar clusters Spark usando Dataproc no Cloud Platform. - Crie pipelines de processamento em lote escaláveis usando SparkSQL e transformações modernas de DataFrame. - Implemente o processamento de dados em tempo real usando o Spark Structured Streaming e a integração de mensagens na nuvem. - Aplique práticas modernas de engenharia de dados, incluindo técnicas de sugestão de tipo PySpark e otimização de desempenho. - Projete um pipeline de sistema de recomendação de aprendizado de máquina usando o Spark MLlib. Este curso começa com a terminologia essencial de big data e arquitetura Spark antes de passar para operações práticas de DataFrame.Você então progredirá para implantar pipelines do mundo real no Dataproc, concluindo com padrões de streaming e estratégias de entrevista de engenharia de dados profissionais. Este curso é projetado para aspirantes a engenheiros de dados, analistas e desenvolvedores que querem aprender o processamento de big data a partir do zero.Não é necessária experiência prévia com o Spark ou plataformas de nuvem, embora uma compreensão básica do Python seja útil. Comece a ler hoje para construir sua base na engenharia de dados em nuvem moderna.