EMR e Spark sem servidor para análise de Big Data na AWS

As empresas geram quantidades massivas de dados diariamente, e processá-los de forma eficiente requer ferramentas poderosas de computação distribuída. Aprender a gerenciar e dimensionar essas cargas de trabalho é essencial para os profissionais de dados modernos.\n\nEste curso ensina como aproveitar o EMR e o Apache Spark para executar análises de big data sem a complexidade de gerenciamento de hardware físico. Você passará de entender os principais conceitos de computação distribuída para configurar e executar pipelines de dados sem servidor na AWS.\n\nO que você aprenderá:\n- Entenda a arquitetura fundamental do EMR, Hadoop e Apache Spark.\n- Configure e inicie clusters gerenciados de EMR personalizados para requisitos específicos de carga de trabalho.\n Aplicativos Spark para executar tarefas de processamento de dados sem gerenciar servidores.\n- Consulte conjuntos de dados em grande escala com eficiência usando o Spark SQL e o Hive.\n– Integre o EMR com formatos de tabela aberta modernos, como o Apache Iceberg, para data lakes transacionais.\n‑ Aplique as práticas recomendadas de segurança da AWS, incluindo funções de IAM e criptografia de dados, para proteger seus big data pipelines.\n\nO curso começa com conceitos fundamentais de armazenamento e processamento distribuídos antes de passar para explicações passo a passo por escrito para configurar clusters e escrever trabalhos do Spark. Você progredirá através de cenários práticos que simulam tarefas de engenharia de dados do mundo real.\n\nEste curso foi projetado para engenheiros de dados iniciantes, analistas e entusiastas da nuvem que desejam aprender o processamento de big data. Não é necessária experiência prévia com computação distribuída, embora uma compreensão básica dos fundamentos de SQL e nuvem seja útil.\n\nComece a ler hoje para construir sua base em análise de big data baseada em nuvem.