Name: Curso Databricks: trabalhando com diversos formatos e tipos de arquivos
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trabalhando com diversos formatos e tipos de arquivos

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Para conclusão

2065

Pessoas nesse curso

Avaliação média

Certificado

De participação

O que você aprenderá_

Compreenda os conceitos dos formatos de arquivo JSON, CSV, TXT, AVRO, Parquet e ORC
Entenda as vantagens e desvantagens de utilizar os diferentes tipos de arquivos
Aprenda a ler e salvar arquivos em diferentes formatos
Realize a compressão dos arquivos
Aprenda sobre as diferentes opções que há no PySpark no momento da leitura e escrita de arquivos
Faça uma análise comparativa entre os arquivos estudados

Público alvo_

Pessoas que trabalham com Big Data e precisam conhecer os formatos e tipos de arquivos utilizados no Databricks.

Bruno Raphaell

Bruno é um instrutor de Data Science e Engenheiro Eletricista pela Universidade Federal do Piauí. Se dedica em áreas como Data Science, Machine Learning e Deep Learning, e possui grande interesse em engenharia de dados e engenharia de machine learning. Além disso, em seu tempo livre, ele gosta de jogar xadrez, tocar instrumentos musicais e jogar League of Legends.

Nara Miranda Guimarães

Sarah David Müzel

Curso atualizado em 13/02/2025

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Ementa

Conhecendo o DBFS e dbutils
- Entendendo o problema
- Apresentando o DBFS e dbutils
Conhecendo o JSON e CSV
- O que é um arquivo JSON?
- Salvando o JSON comprimido
- O que é um arquivo CSV?
- Salvando o CSV com compressão
Conhecendo o TXT e AVRO
- O que é um arquivo TXT?
- Salvando o TXT comprimido
- O que é um arquivo AVRO?
- Salvando AVRO com compressão
Conhecendo o PARQUET e ORC
- O que é um arquivo Parquet?
- Trabalhando com particionamento
- O que é um arquivo ORC?
- Agrupando as partições

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Conheça os planos

Este e mais 5 cursos fazem parte das seguintes formações

Nossas formações são uma sequência de cursos e conteúdo para você se profissionalizar e se tornar quem o mercado procura!

Formação
Engenharia de dados com Databricks

8h
De curso

42
Atividades

Escola

Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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