Aprenda PySpark do zero em 2025: O guia completo

O que é o PySpark? 

O PySpark é a combinação de duas tecnologias poderosas: Python e Apache Spark.

Python é uma das linguagens de programação mais usadas no desenvolvimento de software, especialmente para ciência de dados e aprendizado de máquina, principalmente devido à sua sintaxe simples e fácil de usar.

Por outro lado, o Apache Spark é uma estrutura que pode lidar com grandes quantidades de dados não estruturados. O Spark foi criado usando Scala, uma linguagem que nos dá mais controle sobre ele. No entanto, Scala não é uma linguagem de programação popular entre os profissionais de dados. Assim, o PySpark foi criado para superar essa lacuna.

O PySpark oferece uma API e uma interface fácil de usar para você interagir com o Spark. Ele usa a simplicidade e a flexibilidade do Python para tornar o processamento de big data acessível a um público mais amplo.

O que torna o PySpark popular? 

Nos últimos anos, o PySpark se tornou uma ferramenta importante para os profissionais de dados que precisam processar grandes quantidades de dados. Podemos explicar sua popularidade por vários fatores importantes:

• Facilidade de uso: O PySpark usa a sintaxe familiar do Python, o que o torna mais acessível para profissionais de dados como nós.
• Velocidade e eficiência: Ao distribuir os cálculos em clusters de máquinas, o PySpark lida com enormes conjuntos de dados em alta velocidade.
• Escalabilidade: O PySpark se adapta a volumes de dados crescentes, permitindo que dimensionemos nossos aplicativos adicionando mais recursos de computação.
• Versatilidade: Ele oferece um amplo ecossistema de bibliotecas para diferentes tarefas, desde a manipulação de dados até o aprendizado de máquina.
• Comunidade forte: Podemos contar com uma comunidade grande e ativa para nos oferecer apoio e recursos quando enfrentamos problemas e desafios.

O PySpark também nos permite aproveitar as habilidades e as bibliotecas existentes em Python. Podemos integrá-lo facilmente a ferramentas populares como Pandas e Scikit-learne nos permite usar várias fontes de dados.

Principais recursos do PySpark

O PySpark foi criado especialmente para big data e aprendizado de máquina. Mas quais recursos o tornam uma ferramenta poderosa para lidar com grandes quantidades de dados? Vamos dar uma olhada neles:

• Conjuntos de dados distribuídos resilientes (RDDs): Essas são as estruturas de dados fundamentais por trás do PySpark. Graças a eles, a transformação de dados, a filtragem e as agregações podem ser feitas em paralelo.
• DataFrames e SQL: No PySpark, os DataFrames representam uma abstração de nível superior criada sobre os RDDs. Podemos usá-los com o Spark SQL e consultas para realizar a manipulação e a análise de dados.
• Bibliotecas de aprendizado de máquina: Usando MLlib do PySpark do PySpark, podemos criar e usar modelos de aprendizado de máquina escalonáveis para tarefas como classificação e regressão.
• Suporte a diferentes formatos de dados: O PySpark fornece bibliotecas e APIs para ler, gravar e processar dados em diferentes formatos, como CSV, JSON, Parquet e Avro, entre outros.
• Tolerância a falhas: O PySpark mantém o controle de cada RDD. Se um nó falhar durante a execução, o PySpark reconstruirá a partição RDD perdida usando essas informações de rastreamento. Portanto, há pouco risco de perda de dados.
• Processamento na memória: O PySpark armazena dados intermediários na memória, o que reduz a necessidade de operações em disco e, por sua vez, melhora o desempenho do processamento de dados. 
• Streaming e processamento em tempo real: Podemos aproveitar o componente Spark Streaming para processar fluxos de dados em tempo real e realizar análises quase em tempo real.

Por que aprender PySpark é tão útil?

O volume de dados só está aumentando. Hoje em dia, as tarefas de organização de dados, análise de dados e aprendizado de máquina envolvem o trabalho com grandes quantidades de dados. Precisamos usar ferramentas poderosas que processem esses dados de forma eficiente e imediata. O PySpark é uma dessas ferramentas. 

O PySpark tem uma variedade de aplicações 

Já mencionamos os pontos fortes do PySpark, mas vamos dar uma olhada em alguns exemplos específicos de onde você pode usá-los:

• Data ETL. A capacidade do PySpark de limpar e transformar dados com eficiência é usada para processar dados de sensores e registros de produção em manufatura e logística.
• Aprendizado de máquina. A biblioteca MLlib é usada para desenvolver e implantar modelos para recomendações personalizadas, segmentação de clientes e previsão de vendas no comércio eletrônico.
• Processamento de gráficos. Os GraphFrames do PySpark são usados para analisar redes sociais e entender as relações entre os usuários.
• Processamento de fluxo. A API Structured Streaming do PySpark permite o processamento em tempo real de transações financeiras para detectar fraudes.
• Processamento de dados SQL. A interface SQL do PySpark facilita a consulta e a análise de grandes conjuntos de dados genômicos por pesquisadores e analistas da área de saúde.

Há uma demanda por habilidades em PySpark

Com o crescimento da ciência de dados e do aprendizado de máquina e o aumento dos dados disponíveis, há uma grande demanda por profissionais com habilidades de manipulação de dados. De acordo com o Relatório sobre o estado da alfabetização em dados e IA 202480% dos líderes valorizam as habilidades de análise e manipulação de dados.

Aprender PySpark pode abrir uma ampla gama de oportunidades de carreira. Mais de 800 anúncios de emprego no Indeed, de engenheiros de dados a cientistas de dados, destacam a demanda por proficiência em PySpark em anúncios de emprego relacionados a dados relacionados a dados.

Como aprender PySpark do zero em 2025

Se você aprender o PySpark metodicamente, terá mais chances de sucesso. Vamos nos concentrar em alguns princípios que você pode usar em sua jornada de aprendizado.

1. Entenda por que você está aprendendo PySpark

Antes de você aprender os detalhes técnicos, defina sua motivação para aprender PySpark. Pergunte a você mesmo:

• Quais são minhas metas de carreira?
• O PySpark é uma habilidade que você precisa para avançar em sua função atual ou conseguir o emprego dos sonhos?
• Que oportunidades você espera abrir se dominar o PySpark? 
• Que problemas estou tentando resolver?
• Você tem dificuldades para processar grandes conjuntos de dados com os quais as ferramentas atuais que você conhece não conseguem lidar?
• Você precisa realizar transformações de dados complexas ou criar modelos avançados de aprendizado de máquina?
• O que me interessa?
• A ideia de criar pipelines de dados dimensionáveis entusiasma você?
• Você está interessado em big data e em seu potencial para revelar percepções?
• Você tem um projeto específico em mente que requer os recursos do PySpark?
• Você está trabalhando em um projeto pessoal que envolve processamento ou análise de dados em grande escala?
• Sua empresa precisa de experiência em PySpark em um projeto futuro?

2. Comece com os conceitos básicos do PySpark

Depois que você identificar seus objetivos, domine os conceitos básicos do PySpark e entenda como eles funcionam.

Fundamentos de Python

Como o PySpark foi desenvolvido com base no Python, você deve se familiarizar com o Python antes de usar o PySpark. Você deve se sentir à vontade para trabalhar com variáveis e funções. Além disso, pode ser uma boa ideia que você esteja familiarizado com bibliotecas de manipulação de dados, como a Pandas. Curso de Introdução ao curso Python da DataCamp e Manipulação de dados com Pandas podem ajudar você a se atualizar.

Instalando o PySpark e aprendendo os conceitos básicos

Você precisa instalar o PySpark para começar a usá-lo. Você pode baixar o PySpark usando pip ou Conda, baixá-lo manualmente do site oficial ou começar com DataLab para você começar a usar o PySpark em seu navegador.

Se você quiser uma explicação completa de como configurar o PySpark, consulte este guia sobre como instalar o PySpark no Windows, Mac e Linux.

PySpark DataFrames

O primeiro conceito que você deve aprender é como funcionam os DataFrames do PySpark. Eles são um dos principais motivos pelos quais o PySpark funciona de forma tão rápida e eficiente. Compreender como criar, transformar (mapear e filtrar) e manipulá-los. O tutorial sobre como começar a trabalhar com o PySpark ajudará você com esses conceitos.

3. Dominar habilidades intermediárias do PySpark

Quando você estiver familiarizado com os conceitos básicos, é hora de explorar as habilidades intermediárias do PySpark.

Spark SQL

Uma das maiores vantagens do PySpark é sua capacidade de realizar consultas do tipo SQL para ler e manipular DataFrames, realizar agregações e usar funções de janela. Nos bastidores, o PySpark usa o Spark SQL. Esta introdução ao Spark SQL em Python pode ajudar você com essa habilidade.

Processamento e transformação de dados

Trabalhar com dados implica tornar-se proficiente na limpeza, transformação e preparação de dados para análise. Isso inclui lidar com valores ausentes, gerenciar diferentes tipos de dados e realizar agregações usando o PySpark. Faça o Limpeza de dados com PySpark do DataCamp para você ganhar experiência prática e dominar essas habilidades.

Aprendizado de máquina com MLlib

O PySpark também pode ser usado para desenvolver e implantar modelos de aprendizado de máquina, graças à sua biblioteca MLlib. Você deve aprender a realizar engenharia de recursos, avaliação de modelos e ajuste de hiperparâmetros usando essa biblioteca. Aprendizado de máquina com o PySpark do DataCamp Aprendizado de máquina com PySpark do DataCamp oferece uma introdução abrangente.

4. Aprenda PySpark fazendo

Fazer cursos e praticar exercícios usando o PySpark é uma excelente maneira de você se familiarizar com a tecnologia. No entanto, para se tornar proficiente no PySpark, você precisa resolver problemas desafiadores e de desenvolvimento de habilidades, como aqueles que você enfrentará em projetos do mundo real. Você pode começar com tarefas simples de análise de dados e passar gradualmente para desafios mais complexos.

Aqui estão algumas maneiras de você praticar suas habilidades:

• Participe de webinars e de code-alongs. Verifique se você tem próximos webinars do DataCamp e eventos on-line em que você poderá acompanhar os tutoriais e exemplos de código do PySpark. Isso ajudará você a reforçar sua compreensão dos conceitos e a se familiarizar com os padrões de codificação.
• Desenvolver projetos independentes. Identifique conjuntos de dados que interessam a você e aplique suas habilidades em PySpark para analisá-los. Isso pode envolver qualquer coisa, desde a análise de tendências de mídia social até a exploração de dados do mercado financeiro.
• Contribuir para projetos de código aberto. Contribua com projetos PySpark em plataformas como o GitHub para que você ganhe experiência em colaborar com outras pessoas e trabalhar em projetos reais.
• Crie um blog pessoal. Escreva sobre seus projetos PySpark, compartilhe suas idéias e contribua com a comunidade PySpark criando um blog pessoal.

5. Criar um portfólio de projetos

À medida que avança em sua jornada de aprendizado do PySpark, você concluirá diferentes projetos. Para mostrar suas habilidades e experiência em PySpark a possíveis empregadores, você deve compilá-las em um portfólio. Esse portfólio deve refletir suas habilidades e interesses e ser adaptado à carreira ou ao setor em que você está interessado.

Tente fazer com que seus projetos sejam originais e mostre suas habilidades de solução de problemas. Inclua projetos que demonstrem a sua proficiência em vários aspectos do PySpark, como processamento de dados, aprendizado de máquina e visualização de dados. Documente seus projetos, fornecendo contexto, metodologia, código e resultados. Você pode usar o DataLabque é um IDE on-line que permite que você escreva códigos, analise dados de forma colaborativa e compartilhe suas percepções.

Aqui estão dois projetos PySpark nos quais você pode trabalhar:

• Limpeza de um conjunto de dados de pedidos com o PySpark
• Criação de um modelo de previsão de demanda

6. Continue desafiando você mesmo

Aprender PySpark é uma jornada contínua. A tecnologia evolui constantemente, e novos recursos e aplicativos estão sendo desenvolvidos regularmente. O PySpark não é uma exceção a isso.

Depois de dominar os fundamentos, você poderá procurar tarefas e projetos mais desafiadores, como otimização de desempenho ou GraphX. Concentre-se em suas metas e especialize-se em áreas que sejam relevantes para seus objetivos e interesses profissionais.

Mantenha-se atualizado com os novos desenvolvimentos e saiba como aplicá-los aos seus projetos atuais. Continue praticando, busque novos desafios e oportunidades e aceite a ideia de cometer erros como uma forma de aprender.

Vamos recapitular as etapas que você pode seguir para obter um plano de aprendizado bem-sucedido do PySpark:

Um exemplo de plano de aprendizado do PySpark

Embora cada pessoa tenha sua própria maneira de aprender, é sempre uma boa ideia ter um plano ou guia a ser seguido para aprender uma nova ferramenta. Criamos um plano de aprendizado potencial que descreve onde você deve concentrar seu tempo e esforços se estiver apenas começando com o PySpark. 

Mês 1: Fundamentos do PySpark

• Conceitos básicos. Instale o PySpark e explore sua sintaxe. Entenda os principais conceitos do Apache Spark, sua arquitetura e como ele permite o processamento distribuído de dados.
• Noções básicas do PySpark. Aprenda a configurar seu ambiente PySpark, criar SparkContexts e SparkSessions e explorar estruturas de dados básicas, como RDDs e DataFrames. 
• Manipulação de dados. Domine as operações essenciais do PySpark para manipulação de dados, incluindo filtragem, classificação, agrupamento, agregação e união de conjuntos de dados. Você pode concluir as Pedidos de limpeza com o PySpark para você.

Mês 2: PySpark para análise de dados e SQL

• Trabalhando com diferentes formatos de dados: Aprenda a ler e gravar dados em vários formatos, incluindo CSV, JSON, Parquet e Avro, usando o PySpark.
• Spark SQL. Aprenda a usar o Spark SQL para consultar e analisar dados com sintaxe SQL familiar. Explore conceitos como DataFrames, conjuntos de dados e funções SQL. 
• Visualização de dados e engenharia de recursos: Explore técnicas de visualização de dados no PySpark usando bibliotecas como Matplotlib e Seaborn para obter insights de seus dados. Saiba como manipular dados e executar a engenharia de recursos fazendo o curso Engenharia de recursos com PySpark para você.

Mês 3-4: PySpark para aprendizado de máquina e tópicos avançados

• Introdução à MLlib: Comece a usar a biblioteca MLlib do PySpark para aprendizado de máquina. Explore os algoritmos básicos de classificação, regressão e agrupamento. Você pode usar a seção Aprendizado de máquina com PySpark para você.
• Criação de pipelines de ML. Aprenda a criar e implementar pipelines de aprendizado de máquina no PySpark para treinamento e avaliação eficientes de modelos. 
• Desenvolva um projeto. Trabalhar no desenvolvimento de um Modelo de previsão de demanda.
• Conceitos avançados. Explore técnicas para otimizar aplicativos PySpark, incluindo particionamento de dados, armazenamento em cache e ajuste de desempenho.

Cinco dicas para você aprender PySpark

Imagino que, a esta altura, você esteja pronto para começar a aprender PySpark e colocar as mãos em um grande conjunto de dados para praticar sua nova habilidade. Mas antes disso, deixe-me destacar estas dicas que ajudarão você a navegar pelo caminho da proficiência em PySpark.

1. Limite seu escopo

O PySpark é uma ferramenta que pode ter muitas aplicações diferentes. Para manter o foco e atingir sua meta, você deve identificar sua área de interesse. Você quer se concentrar em análise de dados, engenharia de dados ou aprendizado de máquina? Adotar uma abordagem focada pode ajudar você a obter os aspectos e conhecimentos mais relevantes do PySpark para o caminho que você escolheu.

2. Pratique com frequência e constantemente

A consistência é fundamental para você dominar qualquer nova habilidade. Você deve reservar um tempo dedicado para praticar o PySpark. Basta que você dedique um curto período de tempo todos os dias. Você não precisa lidar com conceitos complexos todos os dias. Você pode revisar o que aprendeu ou revisitar um exercício simples para refatorá-lo. A prática regular reforçará sua compreensão dos conceitos e aumentará sua confiança na aplicação deles.

3. Trabalhar em projetos reais

Essa é uma das principais dicas, e você a lerá várias vezes neste guia. Praticar exercícios é ótimo para você ganhar confiança. No entanto, aplicar suas habilidades no PySpark em projetos do mundo real é o que fará com que você se destaque nele.  Procure conjuntos de dados que interessem a você e use o PySpark para analisá-los, extrair insights e resolver problemas.

Comece com projetos e perguntas simples e, gradualmente, assuma projetos mais complexos. Isso pode ser tão simples quanto ler e limpar um conjunto de dados real e escrever uma consulta complexa para realizar agregações e prever o preço de uma casa. 

4. Envolver-se em uma comunidade

O aprendizado costuma ser mais eficaz quando realizado de forma colaborativa. Compartilhar suas experiências e aprender com outras pessoas pode acelerar seu progresso e fornecer informações valiosas.

Para trocar conhecimentos, ideias e perguntas, você pode participar de alguns grupos relacionados ao PySpark e participar de encontros e conferências. A comunidade Comunidade DatabricksA Databricks Community, empresa fundada pelos criadores do Spark, tem um fórum ativo da comunidade onde você pode participar de discussões e fazer perguntas sobre o PySpark. Além disso, o Spark Summit, organizado pela Databricks, é a maior conferência do Spark.

5. Cometer erros

Como em qualquer outra tecnologia, o aprendizado do PySpark é um processo iterativo. E aprender com seus erros é uma parte essencial do processo de aprendizado. Não tenha medo de experimentar, tentar abordagens diferentes e aprender com seus erros. Experimente diferentes funções e alternativas para agregar os dados, realizar subconsultas ou consultas aninhadas e observar a resposta rápida que o PySpark oferece.

Melhores maneiras de aprender PySpark

Vamos abordar alguns métodos eficientes de aprendizado do PySpark.

Faça cursos on-line

Os cursos on-line oferecem uma excelente maneira de você aprender PySpark no seu próprio ritmo. O DataCamp oferece cursos de PySpark para todos os níveis, que, juntos, formam o programa Big Data com PySpark. Os cursos abrangem conceitos introdutórios aos tópicos de aprendizado de máquina e são projetados com exercícios práticos. 

Aqui estão alguns dos cursos relacionados ao PySpark no DataCamp:

• Engenharia de recursos com o PySpark 
• Aprendizado de máquina com PySpark
• Criando mecanismos de recomendação com o PySpark
• Fundamentos de Big Data com PySpark

Siga os tutoriais on-line

Os tutoriais são outra ótima maneira de aprender PySpark, especialmente se você for novo na tecnologia. Eles contêm instruções passo a passo sobre como executar tarefas específicas ou entender determinados conceitos. Para começar, considere estes tutoriais:

• Instalação do PySpark
• Primeiros passos com o PySpark
• Como soltar uma coluna no PySpark

Confira as folhas de dicas do PySpark

As folhas de dicas são úteis quando você precisa de um guia de referência rápida sobre tópicos do PySpark. Aqui estão duas folhas de dicas úteis:

• Folha de dicas do PySpark: Spark em Python
• Folha de dicas do PySpark: Spark DataFrames em Python

Projetos completos do PySpark

Para aprender o PySpark, você precisa de prática. Enfrentar desafios ao concluir projetos que permitirão que você aplique todas as habilidades que aprendeu. À medida que começar a assumir tarefas mais complexas, você precisará encontrar soluções e pesquisar novas alternativas para obter os resultados desejados, aumentando sua experiência com o PySpark. 

Verifique os projetos PySpark em que você trabalhará no DataCamp. Isso permite que você aplique suas habilidades de manipulação de dados e a criação de modelos de aprendizado de máquina com o PySpark:

• Limpeza de um conjunto de dados de pedidos com o PySpark
• Criação de um modelo de previsão de demanda

Descubra o PySpark por meio de livros

Os livros são um excelente recurso para você aprender PySpark. Eles oferecem conhecimento aprofundado e percepções de especialistas, além de trechos de código e explicações. Aqui estão alguns dos livros mais populares sobre PySpark:

• Aprendendo PySpark 2ª Edição, Jules S. Damji
• Livro de receitas do PySpark, Denny Lee 
• O Spark para desenvolvedores de Python

Carreiras no PySpark

A demanda por habilidades em PySpark aumentou em várias funções relacionadas a dados, de analistas de dados a engenheiros de Big Data. Se você estiver se preparando para uma entrevista, considere estas perguntas de entrevista do PySpark para 

Engenheiro de Big Data

Como engenheiro de Big Data, você é o arquiteto das soluções de Big Data, responsável por projetar, construir e manter a infraestrutura que lida com grandes conjuntos de dados. Você contará com o PySpark para criar pipelines de dados dimensionáveis, garantindo a ingestão, o processamento e o armazenamento eficientes dos dados.

Você precisará de um sólido conhecimento de computação distribuída e plataformas de nuvem, além de experiência em armazenamento de dados e processos de ETL.

• Habilidades essenciais:
• Proficiência em Python e PySpark, Java e Scala
• Entendimento de estruturas de dados e algoritmos
• Proficiência em SQL e NoSQL
• Experiência em processos de ETL e criação de pipeline de dados
• Entendimento de sistemas distribuídos 
• Principais ferramentas utilizadas:
• Apache Spark, ecossistema Hadoop
• Ferramentas de armazenamento de dados (por exemplo, Snowflake, Redshift ou BigQuery)
• Plataformas de nuvem (por exemplo, AWS, GCP, Databricks)
• Ferramentas de orquestração de fluxo de trabalho (por exemplo, Apache Airflow, Apache Kafka)

Cientista de dados

Como cientista de dados, você usará os recursos do PySpark para realizar a manipulação e o tratamento de dados e desenvolver e implantar modelos de aprendizado de máquina. Seu conhecimento estatístico e suas habilidades de programação ajudarão você a desenvolver modelos para contribuir com o processo de tomada de decisões.  

• Habilidades essenciais:
• Conhecimento profundo de Python, PySpark e SQL
• Entendimento dos conceitos de aprendizado de máquina e IA
• Proficiência em análise estatística, análise quantitativa e modelagem preditiva
• Técnicas de visualização de dados e geração de relatórios
• Habilidades eficazes de comunicação e apresentação
• Principais ferramentas utilizadas:
• Ferramentas de análise de dados (por exemplo, pandas, NumPy)
• Bibliotecas de aprendizado de máquina (por exemplo, Scikit-learn)
• Ferramentas de visualização de dados (por exemplo, Matplotlib, Tableau)
• Estruturas de Big Data (por exemplo, Airflow, Spark)
• Ferramentas de linha de comando (por exemplo, Git, Bash)

Engenheiro de aprendizado de máquina

Como engenheiro de aprendizado de máquina, você usará o PySpark para preparar dados, criar modelos de aprendizado de máquina, treiná-los e implantá-los.

• Habilidades essenciais:
• Proficiência em Python, PySpark e SQL
• Conhecimento profundo de algoritmos de aprendizado de máquina
• Conhecimento de estruturas de aprendizagem profunda
• Entendimento de estruturas de dados, modelagem de dados e arquitetura de software
• Principais ferramentas utilizadas:
• Bibliotecas e algoritmos de aprendizado de máquina (por exemplo, Scikit-learn, TensorFlow)
• Bibliotecas de ciência de dados (por exemplo, Pandas, NumPy)
• Plataformas de nuvem (por exemplo, AWS, Google Cloud Platform)
• Sistemas de controle de versão (por exemplo, Git)
• Estruturas de aprendizagem profunda (por exemplo, TensorFlow, Keras, PyTorch)

Analista de dados

Como analista de dados, você usará o PySpark para explorar e analisar grandes conjuntos de dados, identificar tendências e comunicar suas descobertas por meio de relatórios e visualizações.

• Habilidades essenciais:
• Proficiência em Python, PySpark e SQL
• Conhecimento profundo de análise estatística
• Experiência com ferramentas de business intelligence (por exemplo, Tableau, Power BI)
• Compreensão das técnicas de coleta e limpeza de dados
• Principais ferramentas utilizadas:
• Ferramentas de análise de dados (por exemplo, pandas, NumPy)
• Ferramentas de dados de business intelligence (por exemplo, Tableau, Power BI)
• Bancos de dados SQL (por exemplo, MySQL, PostgreSQL)

Como encontrar um emprego que use PySpark ou em PySpark

Um diploma pode ser um grande trunfo quando você inicia uma carreira que usa o PySpark, mas não é o único caminho. Hoje em dia, um número cada vez maior de profissionais está começando a trabalhar em funções relacionadas a dados por meio de rotas alternativas, incluindo a transição de outros campos. Com dedicação, aprendizado consistente e uma abordagem proativa, você pode conseguir o emprego dos seus sonhos que usa o PySpark.

Continue aprendendo sobre o campo

Mantenha-se atualizado com os últimos desenvolvimentos do PySpark. Siga profissionais influentes que estejam envolvidos com o PySpark nas mídias sociais, leia blogs relacionados ao PySpark e ouça podcasts relacionados ao PySpark.

O PySpark foi desenvolvido por Matei Zahariaque também é CTO da Databricksuma plataforma construída sobre o Apache Spark. Você obterá insights sobre tópicos de tendências, tecnologias emergentes e a direção futura do PySpark.

Você também deve conferir os eventos do setor, sejam eles webinars no DataCamp, conferências sobre ciência de dados e IAou eventos de networking.

Desenvolver um portfólio

Você precisa se destacar dos outros candidatos. Uma boa maneira de fazer isso é criar um sólido portfólio que mostre suas habilidades e projetos concluídos. Você pode deixar uma boa impressão nos gerentes de contratação abordando desafios do mundo real. 

Seu portfólio deve conter diversos projetos que reflitam sua experiência em PySpark e suas várias aplicações. Confira este guia sobre como criar um portfólio impressionante de ciência de dados.

Desenvolver um currículo eficaz

Nos últimos anos, houve um aumento no número de pessoas em transição para a ciência de dados e funções relacionadas a dados. Os gerentes de contratação precisam analisar centenas de currículos e distinguir os melhores candidatos. Além disso, muitas vezes, seu currículo passa por sistemas de rastreamento de candidatos (ATS), sistemas de software automatizados usados por muitas empresas para analisar currículos e descartar aqueles que não atendem a critérios específicos. Portanto, você deve criar um ótimo currículo para impressionar tanto o ATS quanto os recrutadores.

Prepare-se para a entrevista

Se você for notado pelo gerente de contratação ou se o seu currículo eficaz for aprovado no processo de seleção, você deverá se preparar para uma entrevista técnica. Para se preparar, você pode consultar este artigo sobre principais perguntas feitas nas entrevistas do PySpark.

Conclusão

Ao aprender PySpark, você pode abrir portas para melhores oportunidades e resultados na carreira. O caminho para aprender PySpark é gratificante, mas requer consistência e prática. Experimentar e resolver desafios usando essa ferramenta pode acelerar seu processo de aprendizado e fornecer a você exemplos do mundo real para mostrar quando estiver procurando emprego.