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Com o Spark, os dados são lidos na memória, as operações são realizadas e os resultados são gravados de volta, resultando em uma execução mais rápida. Aprenda os princípios básicos e os pacotes comuns no DataCamp.
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Perguntas frequentes

Qual curso do Spark é o melhor para iniciantes absolutos?

Para novos alunos, o DataCamp tem três cursos introdutórios do Spark nas linguagens de programação mais populares:

Introdução ao PySpark 

Introdução ao Spark com o sparklyr em R 

Curso de introdução ao Spark SQL em Python

Preciso de alguma experiência prévia para fazer um curso Spark?

Você precisará ter concluído um curso de introdução à linguagem de programação na qual está usando o Spark. 

Tudo isso você pode encontrar aqui:

Introdução ao Python

Introdução ao R

Introdução ao SQL

Além disso, qualquer pessoa pode começar a usar o Spark por meio de exercícios simples e interativos no DataCamp.

Para que o PySpark é usado?

Se você já estiver familiarizado com Python e bibliotecas como Pandas, o PySpark é uma boa linguagem para aprender a criar análises e pipelines mais dimensionáveis.

O Apache Spark é basicamente um mecanismo de computação que trabalha com grandes conjuntos de dados, processando-os em sistemas paralelos e em lote.

O Spark é escrito em Scala, e o PySpark foi lançado para dar suporte à colaboração do Spark e do Python.

Como o Spark pode ajudar minha carreira?

Você adquirirá a capacidade de analisar dados e treinar modelos de aprendizado de máquina em conjuntos de dados de grande escala - uma habilidade valiosa para se tornar um cientista de dados. 

Ter o conhecimento necessário para trabalhar com estruturas de big data, como o Apache Spark, fará com que você se destaque.

O que é o Apache Spark?

O Apache Spark é um sistema de processamento distribuído e de código aberto usado para cargas de trabalho de big data. 

Ele utiliza cache na memória e execução de consultas otimizada para consultas analíticas rápidas em dados de qualquer tamanho. 

Ele fornece APIs de desenvolvimento em Java, Scala, Python e R, e oferece suporte à reutilização de código em várias cargas de trabalho - processamento em lote, consultas interativas, análise em tempo real, aprendizado de máquina e processamento de gráficos.

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