Spark SQL e PySpark para análise de Big Data

À medida que os volumes de dados crescem, os bancos de dado SQL padrão frequentemente atingem seus limites, tornando a computação distribuída uma habilidade vital para os profissionais de dados modernos.Este curso ensina como aproveitar o Spark SQL para consultar e analisar dados em grande escala usando a lógica familiar do SQL integrado ao Python. Você também entenderá como otimizar suas cargas de trabalho usando ferramentas de cache e monitoramento de desempenho dentro do ecossistema do Spark para garantir que seus pipelines de dados sejam eficientes e escaláveis. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura fundamental do Spark e como ele executa consultas SQL em um cluster distribuído - Crie e gerencie tabelas Spark e DataFrames para organizar conjuntos de dados em grande escala com eficiência - Aplique funções avançadas de janela para executar totais em execução, análise de lead / lag e operações complexas de séries temporais - Processe texto em linguagem natural para extrair recursos e preparar dados para fluxos de trabalho de aprendizado de máquina - Implemente modelos de regressão logística para classificar texto e prever resultados diretamente no ambiente Spark - Pratique técnicas de otimização, incluindo cache, registro e uso da interface do usuário do Spark para monitorar o desempenho da consulta O curso começa com conceitos fundamentais de dados distribuídos e terminologia-chave antes de passar para operações práticas de SQL, funções analíticas avançadas e aplicativos práticos de aprendizado de máquina.Você lerá explicações detalhadas e aplicará seus conhecimentos por meio de exercícios escritos projetados para simular desafios de dados do mundo real. Este curso é projetado para iniciantes com uma compreensão básica de SQL e Python que querem entrar no mundo da engenharia e análise de big data.Não é necessária experiência prévia com sistemas distribuídos. Comece a criar soluções de dados escaláveis com o Spark SQL hoje mesmo.