Fundamentos de Big Data com Hadoop e Spark

À medida que os volumes de dados crescem, as ferramentas de processamento tradicionais muitas vezes não atendem às necessidades de negócios modernos.Entender como gerenciar e analisar dados em escala é uma habilidade vital para qualquer pessoa que trabalhe em tecnologia, ciência de dados ou análise de negócio. Este curso fornece uma base sólida nas tecnologias que alimentam o big data, passando dos conceitos básicos para a aplicação prática de estruturas padrão do setor. Através de explicações escritas e exemplos baseados em código, você transformará sua compreensão da computação distribuída e aprenderá a navegar no complexo cenário da engenharia de dados.Você ganhará a confiança para discutir e aplicar os mecanismos que permitem que os computadores trabalhem juntos para resolver desafios de dados massivos. O que você vai aprender: - Entenda os componentes principais da arquitetura Hadoop, incluindo HDFS e YARN - Aplique o Spark para processamento de dados em alta velocidade e transformações complexas - Explore formatos modernos de armazenamento de dados como Parquet e Avro para melhorar a eficiência - Analise dados usando os paradigmas Hive e MapReduce através de exercícios escritos - Distinguir entre processamento em lote e fluxo em ambientes de dados modernos - Entenda como as estruturas de big data se integram aos padrões atuais de data lake baseados em nuvem O curso começa com a terminologia essencial e a história dos sistemas distribuídos antes de passar para as ferramentas específicas usadas para armazenar, gerenciar e processar informações.Você explorará toda a pilha de software, aprendendo como diferentes componentes interagem para criar um ambiente de dados coeso. Este curso é projetado para iniciantes e não requer experiência prévia com big data ou computação distribuída.Comece a construir sua experiência nas tecnologias que definem o cenário de dados moderno.