O que você aprenderá_
- Construa uma pipeline para processamento de dados na AWS
- Aprenda a construir um ETL e criar camada gold de dados
- Conheça o AWS EMR e sua forma de cobrança
- Saiba como provisionar a infraestrutura do AWS EMR configurando um cluster
- Aprenda a construir um código Spark utilizando diferentes bibliotecas
- Entenda como utilizar o AWS EMR de forma remota no Windows via Putty
Público alvo_
Pessoas Engenheiras de Dados; profissionais que desejam aprendar mais sobre AWS; pessoas que desejam construir uma pipeline de ETL e Engenharia de Dados para acrescentar ao portfólio.
Ana Hashimoto
Ana é Administradora, Especialista em Ciência de Dados e Big Data e possui certificações AWS e Scrum. Atualmente é Coordenadora de Engenharia de Dados no Itaú Unibanco, Instrutora de Engenharia de Dados na Alura e Mentora de Carreira. Além disso, em seu tempo livre, gosta de viajar e assistir séries.
Rodrigo Fernando Dias
Rodrigo é estatístico e especialista em Big Data com forte interesse em geoprocessamento, desenvolvimento web, web scraping, machine learning e Data Science. É instrutor e tech lead da escola de dados da Alura.
Curso atualizado em 23/05/2024
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Comece o curso agoraEmenta
Preparando o ambiente
- Entendendo a pipeline
- Criação de tabela para armazenar a camada gold
Criando e configurando o cluster AWS EMR
- Conhecendo o AWS EMR e seu Pricing
- Criação de cluster EMR - Hardware e Software
- Criação de cluster EMR - Networking e Security
Construindo script Spark
- Construindo script PySpark - Transformação dos dados
- Construindo script PySpark - Selecionando colunas desejadas e gravando no Data Lake
- Adicionando step de execução no console do AWS EMR
Visualizando o resultado e permissionamento
- Executando o Job e visualizando o resultado
- Configurando permissões para execução local (VPC e IAM)
Executando o Job e conferindo
- Executando Job Spark via CLI e visualizando resultados
- Excluindo os recursos
Descubra se esse curso é pra você! Leia as primeiras aulas
-
Formação
AWS Data Lake: construindo pipelines na AWS
8h
De curso
37
Atividades
Escola
Data Science
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