Construção e análise de dados com Apache Spark e Scala

À medida que os volumes de dados crescem, as ferramentas tradicionais de processamento de dados têm dificuldades em acompanhar. Aprender a processar e analisar conjuntos de dados massivos de forma eficiente é uma habilidade crítica para os profissionais de dados modernos. Este curso baseado em texto orienta você através dos conceitos principais do Apache Spark e Scala, permitindo que você construa pipelines de dados robustos e realize análises de dados complexas. Você passará de entender os princípios básicos de computação distribuída para escrever código Scala limpo e otimizado para processamento de dados em grande escala. O que você vai aprender: - Entenda os fundamentos da computação distribuída e da arquitetura Apache Spark - Escreva código Scala para manipular dados usando as APIs DataFrame e Dataset de alto desempenho - Limpe, transforme e agregue conjuntos de dados estruturados e semiestruturados de forma eficiente - Consulte dados em grande escala usando o Spark SQL para extrair insights de negócios significativos - Aplique práticas modernas de engenharia de dados, incluindo o trabalho com conceitos estruturados de streaming e delta lake - Otimize aplicativos Spark entendendo estratégias de avaliação preguiçosa, cache e particionamento Você começará com a terminologia-chave, conceitos básicos de sistemas distribuídos e fundamentos de sintaxe Scala. A partir daí, você progredirá através da leitura, filtragem e transformação de conjuntos de dados, culminando em cenários práticos de análise de dados. Este curso é projetado para iniciantes em big data, aspirantes a engenheiros de dados e analistas que desejam aprender Spark e Scala sem qualquer experiência prévia em computação distribuída. Comece a ler hoje para construir sua base no processamento de dados em larga escala.