Fundamentos de engenharia de Big Data com Hadoop e Spark

À medida que o volume de dados globais continua a crescer, as organizações dependem de pipelines de dados robustos para processar e analisar informações em escala. Entender como gerenciar esse fluxo massivo de dados é uma das habilidades mais valiosas da tecnologia moderna.\n\nEste curso baseado em texto orienta você desde os conceitos básicos da arquitetura de big data até a construção de seus primeiros pipelines de processamento escaláveis. Você obterá uma compreensão clara e conceitual da computação distribuída e aprenderá a escrever código para processar, consultar e transmitir conjuntos de dados usando ferramentas padrão do setor.\n\nO que você aprenderá:\n- Entenda os conceitos fundamentais de big data, armazenamento distribuído e a arquitetura central do Hadoop\n- Escreva programas Scala e Spark para limpar, Aprenda a: - Criar, transformar e analisar conjuntos de dados em grande escala\n- Configurar pipelines Kafka para ingerir e transmitir feeds de dado em tempo real\n - Explore arquiteturas modernas de data lakehouse e conceitos de streaming estruturado para engenharia de dados atualizada\n Exercícios práticos e códigos projetados para execução local\n\nVocê começará com definições essenciais e a história dos sistemas distribuídos antes de passar passo a passo pelo Hadoop, Spark, Scala e Kafka. Cada módulo combina explicações escritas claras com trechos de código práticos que você pode ler, analisar e adaptar.\n\nEste curso foi projetado para aspirantes a engenheiros de dados, analistas e desenvolvedores de software que são novos em big data. Nenhuma experiência prévia com sistemas distribuídos é necessária, embora uma familiaridade básica com conceitos de programação seja útil.\n\nComece a ler hoje para construir seu conhecimento fundamental de engenharia de big data.