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Curso de 50 Horas de Big Data, PySpark, AWS, Scala e Scraping

Economize R$ 87,10

Preço:
Preço promocionalR$ 39,90 Preço normalR$ 127,00

Descrição

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50 Horas de Big Data, PySpark, AWS, Scala e Scraping

Big Data com Scala e Spark, PySpark e AWS, Scraping de Dados e Mineração de Dados com Python, Dominando o MongoDB para Iniciantes

O conteúdo do curso é projetado de forma simples de seguir e entender, expressivo, abrangente, prático com codificação ao vivo, repleto de questionários, rico em conhecimento de ponta e atualizado neste campo.

I. Scala

É verdade que Scala não está entre as linguagens de programação mais amadas, mas não deixe esse pequeno desconforto te incomodar. Scala é, sem dúvida, uma das habilidades mais procuradas por cientistas de dados e engenheiros de dados. E a razão para isso não está longe de ser encontrada: a oferta de profissionais com habilidades em Scala está longe de acompanhar a demanda. Os questionários e mini-projetos bem pensados neste curso abordarão todos os aspectos importantes e tornarão sua jornada de aprendizado em Scala muito mais fácil. Este curso inclui uma visão geral do Hadoop e Spark com um projeto prático com Scala Spark. Ao longo do curso, cada explicação teórica é seguida por uma implementação prática. Este curso é projetado para refletir as habilidades em Scala mais procuradas que você começará a usar imediatamente no local de trabalho. Os 6 mini-projetos e um projeto Scala Spark incluídos neste curso são um componente vital deste curso. Esses projetos oferecem a você a oportunidade prática de experimentar por si mesmo com tentativa e erro. Você tem a chance de aprender com os erros que comete. Importante, é fácil entender as lacunas potenciais que podem existir entre teoria e prática. Scala, uma linguagem poderosa, tem a capacidade de aproveitar a maioria das funções em Python, como projetar modelos de aprendizado de máquina. Você pode usar essa linguagem de alto nível para uma variedade de aplicativos, de aplicativos da web a aprendizado de máquina.

II. PySpark e AWS

As palavras-chave mais quentes na indústria de análise de Big Data são Python e Apache Spark. PySpark suporta a colaboração de Python e Apache Spark. Neste curso, você começará desde o básico e avançará para os níveis avançados de análise de dados. Desde a limpeza de dados até a construção de recursos e implementação de modelos de aprendizado de máquina (ML), você aprenderá como executar fluxos de trabalho de ponta a ponta usando PySpark. Ao longo do curso, você usará PySpark para realizar análise de dados. Você explorará Spark RDDs, Dataframes e um pouco de consultas Spark SQL. Além disso, você explorará as transformações e ações que podem ser realizadas nos dados usando Spark RDDs e dataframes. Você também explorará o ecossistema do Spark e Hadoop e sua arquitetura subjacente. Você usará o ambiente Databricks para executar os scripts do Spark e também explorá-lo. Por fim, você terá uma amostra do Spark com a nuvem AWS. Você verá como podemos aproveitar os armazenamentos, bancos de dados, computações da AWS e como o Spark pode se comunicar com diferentes serviços da AWS e obter os dados necessários. Como este curso é uma compilação detalhada de todos os conceitos básicos, ele o motivará a progredir rapidamente e experimentar muito mais do que você aprendeu. No final de cada conceito, serão atribuídas tarefas / atividades / questionários com soluções. Isso é para avaliar e promover seu aprendizado com base nos conceitos e métodos anteriores que você aprendeu. A maioria dessas atividades será baseada em codificação, pois o objetivo é fazer com que você comece a implementar.

III. Scraping de Dados e Mineração de Dados de Iniciante a Profissional

Scraping de dados é a técnica de extrair dados da internet. Scraping de dados é usado para obter os dados disponíveis em diferentes sites e APIs. Isso também envolve automatizar os fluxos da web para extrair os dados de diferentes páginas da web. Este curso é projetado para iniciantes. Vamos dedicar tempo suficiente para estabelecer uma base sólida para iniciantes. Em seguida, iremos aprofundar gradualmente com muitas implementações práticas, onde cada etapa será explicada em detalhes. Como este curso é essencialmente uma compilação de todos os conceitos básicos, você avançará em um ritmo constante. Você experimentará mais do que aprendeu. No final de cada conceito, atribuiremos tarefas / atividades / questionários com soluções. Eles avaliarão / (construirão ainda mais) seu aprendizado com base nos conceitos e métodos anteriores de scraping de dados e mineração de dados. A maioria dessas atividades é projetada para fazer você começar a implementar. Os 4 projetos práticos incluídos neste curso são a parte mais importante do curso. Esses projetos permitem que você experimente por si mesmo com tentativa e erro. Você aprenderá com seus erros. Importante, você entenderá as lacunas potenciais que podem existir entre teoria e prática. Scraping de dados é, sem dúvida, uma carreira gratificante que permite resolver alguns dos problemas do mundo real mais interessantes. Você será recompensado com um pacote de salário fabuloso também. Com uma compreensão básica do scraping de dados, você pode aprimorar suas habilidades no local de trabalho e garantir um crescimento profissional emergente.

IV. MongoDB

Neste curso, iremos passar pelos conceitos básicos do MongoDB. Usaremos o MongoDB para desenvolver a compreensão dos bancos de dados NoSQL. Vamos explorar as operações básicas de criação, leitura, atualização e exclusão no MongoDB. Vamos explorar em detalhes os operadores de consulta e os operadores de projeção do MongoDB. Em seguida, aprenderemos sobre os operadores de atualização do MongoDB. No final, vamos explorar o MongoDB com Node e Python. Encerraremos este curso com dois projetos, consistindo em MongoDB com Django, no qual desenvolveremos um aplicativo baseado em CRUD usando Django e MongoDB, e depois implementaremos um pipeline ETL usando PySpark para armazenar os dados no MongoDB. Este curso é projetado para iniciantes. Vamos dedicar tempo suficiente para estabelecer uma base sólida para iniciantes e eles irão aprofundar gradualmente com muitas implementações práticas, onde cada etapa será explicada em detalhes. Como este curso é uma compilação de todos os conceitos básicos, ele o incentivará a avançar e experimentar muito mais do que você aprendeu. No final de cada conceito, atribuiremos tarefas / atividades / questionários com soluções que avaliarão / (construirão ainda mais) seu aprendizado com base nos conceitos e métodos anteriores. Várias dessas atividades serão baseadas em codificação para fazer você começar a implementar. Com o aumento dos dados, há a necessidade de gerenciá-los e não apenas gerenciá-los, mas também obter os dados úteis e insights para análise de negócios e tomada de decisões corretas e, para isso, as empresas estão procurando ativamente engenheiros de big data. O principal problema com big data é que ele é tão gigantesco que não é possível analisá-lo usando técnicas regulares de análise de dados. Além disso, devido ao aumento contínuo das fontes de dados, como IoT, bancos de dados SQL, bancos de dados NoSQL, plataformas de mídia social, pontos de venda e dados em tempo real, é difícil até mesmo gerenciar todos esses dados por métodos convencionais e realizar análises sobre eles é, como mencionei, muito além disso. Portanto, precisamos de novas técnicas e plataformas para não apenas gerenciar esses dados, mas também realizar análises sobre eles, e o MongoDB suporta tudo isso. Vamos entender e aprender a usar o MongoDB, que, em poucas palavras, é um banco de dados NoSQL. Todas essas habilidades estão em alta demanda. Então, sem mais delongas, vamos começar o curso e se preparar com o conhecimento que espera por você.

O que você vai aprender

- Introdução e importância deste curso nos dias de hoje - Abordar todos os conceitos essenciais desde o início - Desdobramento claro de conceitos com exemplos em Python, Scrapy, Scala, PySpark e MongoDB - Todas as explicações teóricas seguidas de implementações práticas - Scraping de Dados e Mineração de Dados de Iniciante a Profissional com Python - Dominar Big Data com Scala e Spark - Dominar Big Data com PySpark e AWS - Dominando o MongoDB para Iniciantes - Construindo suas próprias aplicações de IA

Para quem é este curso:

- Pessoas que são absolutamente iniciantes - Pessoas que querem criar soluções inteligentes - Pessoas que querem aprender com dados reais - Pessoas que amam aprender teoria e depois implementá-la na prática - Cientistas de dados, especialistas em aprendizado de máquina e Drop Shippers.

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