PYSPARK: Utilizando SPARK e Python para analisar dados
What you'll learn
- O que é PYSPARK
- O que é SPARK
- Instalando o SPARK em um ambiente Windows, configurando
- Instalando o ANACONDA
- Instalando a JDK
- Entendendo o ecossistema : Apache Spark + Anaconda + JAVA
- Entendendo o conceito de NÓ, CLUSTER
- Conhecendo os módulos e pacotes do PYSPARK
- O que é SparkContext
- Entendo o que é RDD (Resilient Distributed Dataset)
- Trabalhando com Spark Dataframe
- Compreendendo as diferenças entre transformações e ações, operações com PYSPARK
- Operações: collect, count, parallelize, getNumPartitions, textFile, first, filter, cache, Show, take
- Aprendendo o que é uma função Lambda
- Operações: flatMap, map, reduceByKey, sortBY, join, leftOuterjoin, rightOuterjoin, select, groupBy, orderBy
- Monitoramento de jobs com SPARK UI
- O que é SparkSession
- Leitura de arquivos externos
- SPARK SQL
- Leitura de dados em JSON
Requirements
- Conhecimento em Python
- Conhecimento básico de SQL
Description
Seja muito bem-vindo(a) ao nosso treinamento, ele foi pensado para quem deseja trabalhar com um ferramental extremamente moderno e atual que é utilizado em todas as empresas do mundo, que mescla infraestrutura e software em prol da análise de dados.
Vamos entender que o PySpark é uma API Python para Apache SPARK que é denominado como o mecanismo de processamento analítico para aplicações de processamento de dados distribuídos em larga escala e aprendizado de máquina, ou seja, para grandes volumes de dados.
O uso da biblioteca Pyspark possui diversas vantagens:
• É um mecanismo de processamento distribuído, na memória, que permite o processamento de dados de forma eficiente e de características distribuída.
• Com o uso do PySpark, é possível o processamento de dados em Hadoop (HDFS), AWS S3 e outros sistemas de arquivos.
• Possui bibliotecas de aprendizado de máquina e gráficos.
• Geralmente as aplicações criadas e executadas no PySpark são 100x mais rápidas que outras em sistemas de dados conhecidos.
Toda a execução dos scripts é realizada dentro do Apache Spark, que distribui o processamento dentro de um ambiente de cluster que são interligados aos NÓS que realizam a execução e transformação dos dados.
Vamos trabalhar com os seguintes módulos do PySpark:
• PySpark RDD
• PySpark DataFrame and SQL
• PySpark Streaming
Venha conhecer esta tecnologia que está com uma grande demanda em todas as organizações no mundo.
Who this course is for:
- Estudantes e profissionais de computação, Informática, estatística, data science, analista de dados, engenheiro de dados
- Profissionais que já trabalham com Python para aprimorar seu conhecimento em SPARK
Instructor
- 4.5 Instructor Rating
- 12,908 Reviews
- 59,109 Students
- 202 Courses
Quem sou
Fui escolhido como um dos 50 profissionais mais influentes em dados no ano de 2023 pela Gama Academy, uma organização que estabelece um Rank dos profissionais com mais destaque na área de Dados/BI.
Por que estudar na área de dados comigo?
Sou profissional da área com diversos projetos desenvolvidos, tanto na área privada como na área pública, tenho um skill muito forte em atender meus alunos com alguma dúvida no máximo em 24 horas. Procuro alinhar conhecimento teórico e prático.
O que trago em meus cursos?
Acho que a área de dados é bem rica e vasta, mas ter um direcionamento do que deve ser estudado com cursos passo a passo é o que busco nas minhas aulas, fiz um mestrado na área de educação para criar aulas sob medida aos meus alunos. Estou diariamente aprimorando e trazendo novidades na área, afinal criar + de 150 cursos envolve dedicação e foco.
O que faço hoje
Sou professor das pós-graduações das universidades UNIFACS, CATÓLICA DO SALVADOR e ISL Wyden. Mestre pela Universidade do Estado da Bahia (UNEB) no Curso de Mestrado Profissional Gestão e Tecnologias Aplicadas à Educação (GESTEC). Possui Especialização em Análise de Sistemas pela Faculdade Visconde de Cairu e Bacharelado em Estatística pela Universidade Federal da Bahia. Atua profissionalmente como consultor há mais de 20 anos nas áreas de Data Warehouse, Mineração de Dados, Ferramentas de Tomada de Decisão e Estatística. Atualmente sou editor do blog BI com Vatapá. Autor do Livro: BI COMO DEVE SER - professor EAD de diversos cursos de BI na Aprenda Virtual. Idealizador do BI PRO - O maior e mais completo conteúdo sobre BI da internet.