Cursos de PySpark em Manaus

A Stratio é uma plataforma centrada em dados que integra big data, IA e governança em uma única solução. Seus módulos Rocket e Intelligence permitem a exploração rápida de dados, transformação e análises avançadas em ambientes empresariais.

Esta formação presencial (online ou no local), orientada por instrutor, é direcionada a profissionais de dados intermediários que desejam usar os módulos Rocket e Intelligence na Stratio efetivamente com PySpark, focando em estruturas de repetição, funções definidas pelo usuário e lógica de dados avançada.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Navegar e trabalhar dentro da plataforma Stratio usando os módulos Rocket e Intelligence.
• Aplicar PySpark no contexto de ingestão de dados, transformação e análise.
• Usar loops e lógica condicional para controlar fluxos de trabalho de dados e tarefas de engenharia de recursos.
• Criar e gerenciar funções definidas pelo usuário (UDFs) para operações reutilizáveis em PySpark.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Manaus, os participantes aprenderão como usar Python e Spark juntos para analisar big data enquanto trabalham em exercícios práticos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aprenda a usar o Spark com Python para analisar Big Data.
• Trabalhe em exercícios que imitam casos do mundo real.
• Use diferentes ferramentas e técnicas para análise de big data usando PySpark.

Este treinamento oferece uma introdução prática à criação de fluxos de trabalho escaláveis de processamento de dados e Machine Learning utilizando PySpark. Os participantes aprenderão como o Apache Spark opera dentro dos ecossistemas modernos de Big Data e como processar grandes conjuntos de dados de forma eficiente, aplicando os princípios da computação distribuída.