Você deseja se tornar um profissional em alta demanda, desenvolver habilidades em duas das principais tecnologias no cenário atual da engenharia de dados (Spark e Kafka), trabalhar em laboratórios práticos no seu próprio computador e ainda compreender quando e como usar dados em tempo real e em lote?

Então este curso é para você!

Este curso oferece uma jornada incrível, desde a preparação do ambiente de trabalho com PySpark, passando por técnicas avançadas de ETL utilizando Python, até a integração e processamento de dados em tempo real com o Apache Kafka. Ao longo dos módulos, os alunos serão expostos a conceitos essenciais do PySpark para processamento distribuído de dados, assim como a práticas e técnicas avançadas para limpeza e processamento de dados usando PySpark com dados em lote e em tempo real.

Com a crescente demanda por processamento em tempo real e análises avançadas, as habilidades com PySpark e Kafka tornaram-se requisitos básicos para os Engenheiros de Dados modernos.

O Apache Kafka, particularmente, está revolucionando a maneira como as empresas lidam com dados em tempo real, permitindo a integração de diversas fontes de dados e garantindo entrega com baixa latência.

Da mesma forma, o PySpark, uma api do Apache Spark para Python, facilita o processamento distribuído, tornando possível analisar grandes volumes de dados de forma eficiente.

E o que acontece quando unimos as duas tecnologias? Uma plataforma completa de processamento de dados, open-source.

O curso está repleto de laboratórios práticos, como a criação de pipelines ETL, otimização de processamento em clusters Spark e simulações de erros em clusters Kafka, garantindo que os alunos não apenas entendam a teoria, mas também sejam capazes de aplicar o conhecimento adquirido em cenários do mundo real.