Curso
Introdução ao PySpark
IntermediárioNível de habilidade
Atualizado 01/2026
SparkData Engineering4 h11 vídeos36 Exercícios2,850 XP29,400Declaração de realização
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Por que Spark? Por que agora?
Descubra a velocidade e a escalabilidade do Apache Spark, a poderosa estrutura projetada para lidar com big data. Com aulas interativas e exercícios práticos, você vai ver como o processamento em memória do Spark dá uma vantagem sobre estruturas tradicionais como o Hadoop. Você vai começar configurando sessões do Spark e mergulhando em componentes essenciais, como Conjuntos de Dados Distribuídos Resilientes (RDDs) e DataFrame. Aprenda a filtrar, agrupar e juntar conjuntos de dados com facilidade enquanto trabalha com exemplos reais.Melhore suas habilidades em Python e SQL para Big Data
Aprenda a usar o PySpark SQL para consultar e gerenciar dados usando a sintaxe SQL que você já conhece. Lide com esquemas, tipos de dados complexos e funções definidas pelo usuário (UDFs), enquanto desenvolve habilidades em cache e otimização de desempenho para sistemas distribuídos.Crie suas bases de Big Data
Ao final deste curso, você vai ter confiança pra lidar, consultar e processar big data usando o PySpark. Com essas habilidades básicas, você estará pronto para explorar tópicos avançados, como machine learning e análise de big data.Pré-requisitos
Introduction to SQLData Manipulation with pandas1
Introdução ao Apache Spark e ao PySpark
Uma introdução geral ao PySpark e à computação distribuída. Esta seção apresenta o PySpark, os DataFrames do PySpark e os RDDs.
2
PySpark em Python
Continuação sobre DataFrames e tipos de dados complexos. Esta seção aprofunda o que os DataFrames oferecem no PySpark e apresenta alguns conceitos do Spark SQL.
3
Introdução ao PySpark SQL
Aprofunde-se em como aproveitar o Spark SQL e o PySpark para processamento de dados em escala, combinando a simplicidade do SQL com o poder de computação distribuída do PySpark para lidar com grandes conjuntos de dados com eficiência.
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