SE TORNE O MESTRE DO BIG DATA
Todo o conhecimento necessário para trabalhar com processamento de dados em larga escala e análise exploratória. Do básico ao avançado! Do ETL ao Machine Learning!
Para profissionais de dados que querem dar o próximo passo e dominar o processamento de dados em larga escala. Ideal para analistas, cientistas de dados e engenheiros que lidam com grandes volumes de dados.
Profissionais de Big Data estão entre os mais bem pagos do mercado, com salários médios de R$ 10.000 a R$ 20.000/mês.
Lucrar desenvolvendo e publicando em minutos com Python, ou sofrer o calvário de configurações infinitas:
import flet as ft
def main(page: ft.Page):
page.title = "Meu App Profissional"
page.vertical_alignment = "center"
def on_click(e):
txt.value = f"Olá, {name_input.value}!"
page.update()
name_input = ft.TextField(label="Qual o seu nome?")
txt = ft.Text("Bem-vindo!", size=24, weight="bold")
page.add(
name_input,
ft.ElevatedButton("Salvar", on_click=on_click),
txt
)
ft.app(target=main)
# Pronto. Já roda na Web, Desktop e Mobile. Zero conf.// O Inferno Desnecessário do JS (React Native)
import React, { useState } from 'react';
import { View, Text, TextInput, Button, StyleSheet } from 'react-native';
export default function App() {
const [name, setName] = useState('');
const [greeting, setGreeting] = useState('Bem-vindo!');
const handlePress = () => setGreeting(`Olá, ${name}!`);
return (
<View style={styles.container}>
<TextInput style={styles.input} onChangeText={setName} />
<Button title="Salvar" onPress={handlePress} />
<Text style={styles.text}>{greeting}</Text>
</View>
);
}
/* E agora você acorda a besta corporativa:
* 1. npx react-native init
* 2. npm install ... e o Gradle quebra.
* 3. Configurar Android SDK Path.
* 4. Metro Bundler falha na porta 8081.
* 5. NPM ERR! peer dependency conflict
* ❌ 3 dias perdidos apenas no Setup. */Aprenda a processar milhões de registros com performance usando Apache Spark e PySpark.
Domine pipelines de dados do início ao fim: extração, transformação e carga.
Aplique modelos de ML em grandes volumes de dados usando Spark MLlib.
Certificado profissional que comprova suas habilidades em Big Data.
Do setup zero à publicação nas Stores. O que separa um júnior de um Desenvolvedor de Elite está aqui.
O que é Big Data?
Ecossistema Hadoop
Apache Spark e PySpark
Instalando PySpark
Databricks
Google Colab com Spark
RDDs
DataFrames
Operações básicas
Filtros e seleções
Leitura de múltiplas fontes
Transformações de dados
Joins e agregações
Tratamento de dados ausentes
SparkSQL
Views temporárias
Funções de janela
Otimização de queries
Estatísticas descritivas
Visualizações
Correlações
Detecção de outliers
Spark MLlib
Regressão
Classificação
Avaliação de modelos
Pipeline ETL completo
Análise de dados de e-commerce
Modelo preditivo de vendas
+80
Aulas em vídeo
5
Projetos práticos
+200
Alunos matriculados
Não precisa acreditar em mim. Veja o que os membros dizem sobre o método de ensino.
" Finalmente entendi Big Data na prática! O curso é direto e os exercícios são excelentes. "
Rafael B.
Engenheiro de Dados
" Consegui migrar para a área de engenharia de dados após o curso. Os projetos práticos foram decisivos. "
Patrícia S.
Data Engineer
" O melhor conteúdo de PySpark em português. Sem comparação! "
Diego M.
Cientista de Dados
" Aprendi mais em semanas com esse curso do que em meses estudando sozinho. "
Vanessa T.
Analista de Dados
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