Fundamentos de arquitetura de software de big data

Enfrentar o desafio de dimensionar o software para atender às demandas do crescimento de dados modernos requer mais do que apenas hardware mais rápido.Este curso fornece uma introdução abrangente aos princípios de arquitetura de sistemas que podem ingerir, processar e armazenar dados em uma escala imensa.Você passará de uma compreensão básica do design de software para uma abordagem estruturada para a construção de ambientes de dados de alto desempenho. Você ganhará as habilidades para avaliar e selecionar as tecnologias certas para desafios específicos de dados, garantindo que seus sistemas permaneçam estáveis e responsivos à medida que crescem. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de sistemas distribuídos, incluindo o teorema CAP e os modelos de consistência de dados. - Aplique padrões de arquitetura, como Lambda e Kappa, para equilibrar as necessidades de processamento em lote e em tempo real. - Avalie diferentes tecnologias de armazenamento, de bancos de dados NoSQL a bancos de dados vetoriais modernos para aplicativos de IA. - Projete pipelines de dados robustos que garantam confiabilidade e tolerância a falhas durante a ingestão de alto volume. - Implemente padrões de observabilidade e monitoramento para manter a visibilidade em fluxos de dados complexos. - Pratique fazer trade-offs arquitetônicos entre latência, throughput e complexidade do sistema. Começando com a terminologia essencial e a história da computação distribuída, o material progride através dos componentes estruturais e estruturas de tomada de decisão usadas na engenharia de dados moderna.Este curso é projetado para iniciantes em engenharia de software ou ciência de dados que querem entender o lado estrutural de big data; nenhuma experiência prévia em arquitetura é necessária. Comece sua jornada no mundo do design de sistemas em grande escala.