Spark and Databricks: Fundamentos de ETL de Big Data

Gerenciar e transformar conjuntos de dados massivos é um requisito central para os profissionais de dados de hoje. À medida que as organizações geram mais informações do que nunca, entender como construir pipelines escaláveis usando Spark e Databricks tornou-se uma habilidade essencial para engenheiros de dados e machine learning. Este curso fundamental baseado em texto guia você pelos conceitos centrais de computação distribuída e processamento de dados moderno. Você fará a transição da compreensão dos princípios básicos de big data para a construção de um pipeline ETL (Extract, Transform, Load) prático. Através de explicações escritas detalhadas e trechos de código práticos, você ganhará confiança para lidar com desafios reais de engenharia de dados. O que você aprenderá: • Entender os conceitos fundamentais de processamento de dados distribuídos e computação em cluster. • Navegar no workspace Databricks para escrever e executar scripts robustos de processamento de dados. • Processar grandes conjuntos de dados usando operações modernas de Spark DataFrame e consultas SQL. • Construir um pipeline ETL completo para extrair, transformar e carregar dados de forma confiável. • Aplicar conceitos modernos de data lakehouse, incluindo uma introdução básica aos princípios do Delta Lake. • Praticar técnicas de limpeza, validação e transformação de dados por meio de exercícios escritos guiados. O curso começa com terminologia essencial de big data e definições fundamentais antes de passar para aplicações práticas de codificação. Você progredirá passo a passo através de materiais de leitura, aplicando seu novo conhecimento para construir um pipeline de dados completo do zero. Projetado especificamente para iniciantes, este curso não requer experiência prévia com sistemas distribuídos ou ferramentas de big data. Comece a ler hoje para construir suas habilidades fundamentais de engenharia de dados e processar big data com confiança.