Análise de Big Data com PySpark e Python

À medida que os conjuntos de dados crescem demais para uma única máquina, as ferramentas tradicionais de análise de dados atingem seus limites.Aprender a processar e analisar conjuntos enormes de forma eficiente é uma das habilidades mais valiosas na engenharia e na ciência de dados modernas. Este curso baseado em texto orienta você desde os conceitos fundamentais de computação distribuída até a construção de pipelines de dados robustos e escaláveis.Você ganhará a confiança para manipular dados em grande escala, otimizar o desempenho da consulta e preparar conjuntos de dados massivos para análise avançada e aprendizado de máquina. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura central da computação distribuída e o mecanismo de execução do Spark. - Domine a API PySpark DataFrame para limpar, filtrar e agregar conjuntos de dados massivos. - Construa pipelines de engenharia de dados escaláveis que se integram com formatos modernos de data lakehouse. - Aplique algoritmos de aprendizado de máquina em escala usando a biblioteca PySpark MLlib. - Configurar streaming estruturado para processar e analisar feeds de dados em tempo real. - Escreva código PySpark otimizado usando as melhores práticas modernas para particionamento, cache e serialização. Você começará aprendendo conceitos fundamentais de sistemas distribuídos e terminologia básica antes de passar para a manipulação prática de dados, streaming estruturado e fluxos de trabalho escaláveis de aprendizado de máquina. Este curso é projetado para iniciantes que são novos em tecnologias de big data.Uma familiaridade básica com a programação Python e SQL é recomendada para aproveitar ao máximo o material. Comece a ler hoje para desbloquear o poder da computação distribuída com o PySpark.