A estrutura era lógica, mas eu gostaria que houvesse mais prática prática além dos exemplos básicos.
PySpark Foundations: Processamento de Big Data com Python
Aprenda a processar, consultar e analisar conjuntos de dados massivos usando o PySpark, fazendo a transição de suas habilidades em Python e SQL para ambientes de big data distribuídos.
Sobre este curso
Como os conjuntos de dados crescem muito grandes para as ferramentas tradicionais lidarem, a computação distribuída torna-se essencial para os profissionais de dados modernos.Este curso baseado em texto apresenta o PySpark, a API Python para o Spark, permitindo que você processe e analise conjuntos de dados massivos com velocidade e eficiência.
Você fará a transição do processamento de dados de uma única máquina para fluxos de trabalho de big data distribuídos.Ao ler explicações claras e praticar com trechos de código do mundo real, você dominará os conceitos fundamentais de armazenamento distribuído, execução de consultas e manipulação de dados.
O que você vai aprender:
- Entenda os fundamentos da computação distribuída, a arquitetura Spark e a transição das bibliotecas de dados tradicionais.
- Crie e manipule conjuntos de dados distribuídos resilientes (RDDs) e Spark DataFrames de alto desempenho.
- Consulte grandes conjuntos de dados usando o Spark SQL para executar consultas relacionais familiares em dados distribuídos.
- Aplique a API Pandas moderna no Spark para dimensionar perfeitamente seus fluxos de trabalho Pandas existentes para big data.
- Otimize pipelines de processamento de dados usando cache, particionamento e definições de esquema eficientes.
- Explore os conceitos básicos de streaming estruturado para processar feeds de dados em tempo real.
O curso começa com a terminologia essencial de big data e a arquitetura central do Spark antes de passar para as operações práticas de DataFrame e consultas SQL.Você progredirá para técnicas de otimização de desempenho e APIs modernas de dimensionamento de dados por meio de explicações escritas estruturadas e exercícios de código.
Este curso é projetado para engenheiros de dados iniciantes, analistas de dados e desenvolvedores de Python que desejam entrar no mundo de big data.Não é necessária experiência prévia com sistemas distribuídos, embora uma compreensão básica de Python e SQL seja útil.
Comece a ler hoje para desbloquear o poder da computação distribuída e dimensionar suas habilidades de processamento de dados.
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Curto e focado
1 h 1 min de conteúdo prático
Avaliações (4)
Machine Translated Eu gostei dos exemplos de aplicação prática, embora a configuração inicial tenha demorado mais do que eu esperava.
Machine Translated Gostei muito deste curso. A maneira como as informações foram apresentadas foi excelente e as aplicações práticas foram destacadas de forma eficaz.
É uma introdução decente, mas poderia se beneficiar de exemplos mais diversos e um fluxo ligeiramente melhor entre os módulos.
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