A obra apresenta uma abordagem prática e conceitual sobre como
integrar métodos, ferramentas e tecnologias para trabalhar com Big Data. Por meio de uma sequência de exercícios com respostas, o leitor
desenvolverá habilidade para pensar de forma analítica, projetar soluções e
aplicar linguagens de programação populares no ecossistema de dados. • Propósito central: capacitar profissionais e estudantes a compreender as
práticas de integração entre métodos de ciência de dados, engenharia de
dados e governança, com foco na interoperabilidade entre ferramentas e
plataformas. • Formato dos exercícios: perguntas objetivas, questões de código, estudos
de caso e exercícios de construção de pipelines, seguidas de respostas
detalhadas que explicam o raciocínio e a implementação. • Abordagem pedagógica: teoria concisa aliada a prática orientada a
problemas, com exemplos de uso real em ambientes de Big Data (datasets
grandes, processamento em lote e em tempo real, e consultas eficientes). • Público-alvo: estudantes de computação, engenharia de dados, ciência de
dados, analistas de dados e profissionais que desejam consolidar
competências em várias linguagens de programação no contexto de Big
Data. • Resultados esperados: ao final, o leitor terá uma visão integrada das
técnicas de ETL/ELT, processamento distribuído, consultas otimizadas, visualização de dados e governança de dados, com a capacidade de
escolher a linguagem e a abordagem mais adequadas.
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