PySpark e DataFrames
Aprenda Apache Spark com PySpark na prática, construindo uma base sólida desde os conceitos fundamentais até técnicas avançadas de processamento de dados. Ao longo do curso, você vai dominar DataFrames, leitura e escrita de arquivos, filtros, transformações, agregações, joins, Window Functions, Spark SQL e boas práticas de performance, culminando em um projeto final que reúne todos os conhecimentos adquiridos. Ideal para quem deseja atuar com Engenharia de Dados e processamento de grandes volumes de dados utilizando uma das tecnologias mais requisitadas do mercado.
| Responsável pedagógico | Marcos Aurelio Wozhiak Junior de Oliveira |
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| Última atualização | 19/08/2026 |
| Tempo de conclusão | 2 horas 12 minutos |
| Membros | 29 |
Intermediário
Análise e Transformação de Dados
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Boas vindas ao módulo de PySpark e Dataframes
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01 - Introdução ao PySpark
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Material prático
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02 - SparkSession e Arquitetura
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03 - DataFrames: PySpark vs pandas
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04 - Leitura e Escrita de Dados
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05 - Seleção e Filtros
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06 - Transformações e Agregações
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07 - Joins
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08 - Window Function
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09 - spark.sql
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Perfomance e Boas Práticas no PySpark
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