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Aprenda a processar big data e aproveitá-lo de forma eficiente com o Apache Spark usando a API PySpark.

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Aprenda a implementar gestão de dados distribuídos e aprendizado de máquina no Spark com PySpark.

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Os projetos permitem que você aplique seu conhecimento a uma ampla variedade de conjuntos de dados para que você resolva problemas do mundo real em seu navegador

    Perguntas frequentes

    Qual curso do Spark é o melhor para iniciantes absolutos?

    Para novos alunos, o DataCamp tem três cursos introdutórios do Spark nas linguagens de programação mais populares:

    Introdução ao PySpark 

    Introdução ao Spark com o sparklyr em R 

    Curso de introdução ao Spark SQL em Python

    Preciso de alguma experiência prévia para fazer um curso Spark?

    Você precisará ter concluído um curso de introdução à linguagem de programação na qual está usando o Spark. 

    Tudo isso você pode encontrar aqui:

    Introdução ao Python

    Introdução ao R

    Introdução ao SQL

    Além disso, qualquer pessoa pode começar a usar o Spark por meio de exercícios simples e interativos no DataCamp.

    Para que o PySpark é usado?

    Se você já estiver familiarizado com Python e bibliotecas como Pandas, o PySpark é uma boa linguagem para aprender a criar análises e pipelines mais dimensionáveis.

    O Apache Spark é basicamente um mecanismo de computação que trabalha com grandes conjuntos de dados, processando-os em sistemas paralelos e em lote.

    O Spark é escrito em Scala, e o PySpark foi lançado para dar suporte à colaboração do Spark e do Python.

    Como o Spark pode ajudar minha carreira?

    Você adquirirá a capacidade de analisar dados e treinar modelos de aprendizado de máquina em conjuntos de dados de grande escala - uma habilidade valiosa para se tornar um cientista de dados. 

    Ter o conhecimento necessário para trabalhar com estruturas de big data, como o Apache Spark, fará com que você se destaque.

    O que é o Apache Spark?

    O Apache Spark é um sistema de processamento distribuído e de código aberto usado para cargas de trabalho de big data. 

    Ele utiliza cache na memória e execução de consultas otimizada para consultas analíticas rápidas em dados de qualquer tamanho. 

    Ele fornece APIs de desenvolvimento em Java, Scala, Python e R, e oferece suporte à reutilização de código em várias cargas de trabalho - processamento em lote, consultas interativas, análise em tempo real, aprendizado de máquina e processamento de gráficos.

    Outras tecnologias e tópicos

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