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    • Docker: Criando e Gerenciando Containers
    • Design com IA: Otimizando o Processo Criativo

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      Trilha Apache Airflow

      Aprenda a criar, programar e monitorar seus pipelines de dados com o Apache Airflow. Esta formação vai te preparar para trabalhar com Engenharia de Dados utilizando a linguagem de programação Python e a ferramenta Apache Airflow. Funciona como um guia de aprendizado para auxiliar pessoas interessadas em entrar no mercado de trabalho e também como mecanismo de consulta para profissionais experientes. O QUE É O APACHE AIRFLOW? O Apache Airflow é uma ferramenta open source, escrita em Python, criada pelo Airbnb em 2014 e atualmente faz parte da Apache Software Foundation. Trata-se de um orquestrador de fluxos, ou seja, nos permite decidir em qual momento e em quais condições nosso programa irá rodar. É utilizada principalmente para criação, monitoramento e agendamento de pipeline de dados de forma programática. O QUE VAMOS APRENDER? Nessa formação, vamos aprender a instalar e conhecer a ferramenta Apache Airflow, entendendo e aplicando de forma prática conceitos como: DAGs, orquestração de pipelines e máquinas virtuais. Você irá construir todo o processo de ETL e terá a oportunidade de se aprofundar nos conceitos de Data Lakes, tratamento e o carregamento de diferentes tipos de camadas. Por fim, vamos focar nossos estudos nos executores do Airflow e também em como utilizar o Airflow no Kubernetes. QUAIS SÃO OS PRÉ-REQUISITOS PARA FAZER ESSA FORMAÇÃO? Para aproveitar melhor esse conteúdo, é importante que você já saiba programar em linguagem Python, conheça conceitos básicos de Linux e como executar comandos no terminal.

    • TrilhasDados

      Trilha Apache Spark com Python

    Ainda não estuda com a gente?

    Invista na transformação da sua carreira!

    Comece agora

    Entre para o universo Big Data e aprenda a criar projetos utilizando o Apache Spark e a linguagem Python! A formação Apache Spark com Python da Alura tem como objetivo preparar o(a) aluno(a) para trabalhar com Engenharia de Dados, Data Science e Machine Learning em um contexto de Big Data. Funciona como um guia de aprendizado para auxiliar pessoas interessadas em entrar no mercado de trabalho e também como mecanismo de consulta para profissionais experientes. O QUE É O APACHE SPARK? O Apache Spark é um framework para computação distribuída que dá suporte para mais de uma linguagem de programação (Python, SQL, Scala, Java e R). Ele é utilizado para executar Engenharia de Dados, Data Science e Machine Learning em apenas um computador ou em um cluster. É uma ferramenta muito aplicada no contexto Big Data. O QUE VAMOS APRENDER? Nessa formação, vamos aprender a lidar com diferentes conjuntos de dados utilizando SQL de duas maneiras. Primeiro, fazendo uso de métodos específicos dos DataFrames Spark e, em um segundo momento, utilizando comandos SQL puros. Por fim, vamos focar nossos estudos em modelos de Machine Learning com o uso do MLlib do Spark.

  • Back-end

    Apache Spark com Java

    Alura+ sobre a ferramenta Big Data Apache Spark com Java.

  • CursosDados

    Curso Apache Airflow: extração de dados

    Crie pipelines de dados com Airflow na Alura. Extraia dados de APIs e automatize processos de engenharia de dados.

  • ArtigosDados

    Artigo Machine learning com Apache Spark

    O Spark MLlib, biblioteca de machine learning do Spark, inclui vários algoritmos para filtragem colaborativa, clusters, classificação e outras tarefas de machine learning.

  • ArtigosBack-end

    Artigo Padrões de Integração com Apache Camel

  • CursosDados

    Curso Apache Airflow: transformação de dados com Spark

    Aprenda transformação de dados com Airflow e Spark na Alura. Desenvolva pipelines eficientes para processamento.

  • CursosDados

    Curso Apache Beam: Data Pipeline com Python

    Aprenda engenharia de dados com Python na Alura. Realize ingestão, transformação e análise de dados na prática.

  • Dados

    Apache Spark: a história do Big Data

    Nesse vídeo, Bruno Raphaell fala sobre a história do Big Data e da evolução das ferramentas, como Hadoop, até o Apache Spark. O foco é mostrar quais diferenciais tornam o Apache Spark um framework totalmente unificado e uma ferramenta tão poderosa para o processamento de grandes volumes de dados. ## Conteúdos complementares: Para compreender ainda mais sobre tudo o que foi falado nesse Alura+, há a [formação **Apache Spark com Python**]( ### Artigos: - [Iniciando um projeto Spark no Colab]( - [Machine learning com Apache Spark]( - [Big Data: Entenda mais sobre esse conceito](

  • ArtigosBack-end

    Artigo Realize testes de carga com Apache JMeter

    Aprenda a utilizar o JMeter para realizar testes de carga e performance em aplicações.

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