Apache Spark Essentials para Prática de Engenharia de Dados

Gerenciar big data de forma eficiente requer ferramentas robustas projetadas para computação distribuída.Este curso orienta os aspirantes a engenheiros de dados através dos principais princípios do Apache Spark, permitindo que você projete e implemente pipelines de dados práticos. Você começará entendendo a terminologia essencial, a arquitetura do Spark e os modelos de execução de cluster antes de trabalhar com cenários práticos de processamento de dados.O que você aprenderá:Entenda os principais conceitos do Apache Spark, drivers de executão e arquiteturas de cluster distribuídas. Processe conjuntos de dados estruturados e semiestruturados usando PySpark DataFrames e Spark SQL.Execute transformações de dados escaláveis, agregações e junções complexas de conjuntos. Explore padrões de armazenamento modernos de lakehouse usando formatos como Delta Lake para gerenciamento de dados confiável. Pratique padrões de engenharia de dados através de explicações escritas passo a passo e exemplos de código. O curso começa com definições essenciais e princípios fundamentais antes de avançar para tarefas realistas de engensharia. Projetado para iniciantes e aspirantes a profissionais de dados, este curso requer familiaridade básica com o Python, mas nenhuma experiência prévia com o Spark.