Scala e Spark para análise de Big Data

À medida que os conjuntos de dados crescem demais para uma única máquina, os desenvolvedores e engenheiros de dados modernos devem fazer a transição do processamento local tradicional para a computação distribuída.Este curso baseado em texto orienta você através dos principais conceitos de processamento de big data, mostrando como aproveitar a velocidade do Apache Spark usando os paradigmas elegantes e funcionais do Scala. Você fará a transição da escrita de código local básico para o projeto de pipelines de dados distribuídos robustos que podem ser dimensionados em clusters.Ao ler explicações conceituais claras e analisar exemplos de código práticos, você construirá uma base sólida em sistemas distribuídos. O que você vai aprender: - Entenda os princípios fundamentais da computação distribuída, execução de cluster e modelo de memória do Spark. - Aplique conceitos de programação funcional no Scala para manipular coleções de dados distribuídas com segurança e eficiência. - Domine as APIs estruturadas do Spark, incluindo DataFrames e Datasets, para transformações de dados otimizadas. - Escreva consultas expressivas do Spark SQL para analisar dados estruturados e semiestruturados em grande escala. - Configure pipelines de dados para ler e gravar em formatos de armazenamento modernos, como Parquet e Delta Lake. - Pratique identificar e resolver gargalos comuns de desempenho em tarefas de dados distribuídas. O curso começa com a terminologia essencial de big data, sintaxe fundamental da Scala e conceitos distribuídos principais antes de passar para a manipulação prática de dados, design de API estruturado e fluxos de trabalho práticos de otimização. Este curso é projetado para iniciantes em big data, incluindo desenvolvedores, analistas de dados e aspirantes a engenheiros de dados que desejam aprender processamento distribuído desde o início, sem precisar de experiência prévia em cluster. Comece a ler hoje para desbloquear o poder da análise de dados distribuídos com Scala e Spark.