Antes de desbravarmos o PySpark e a estrutura de DataFrames, não deixe de explorar esta dica

 

Limpando seu conjunto de dados antes de usar o PySpark

Olá entusiastas e amantes de dados, 🎲🎲

Estou empolgado para iniciarmos uma imersão incrível nos conteúdos do básico ao avançado com PySpark. Antes de mergulharmos de cabeça nesse universo fascinante, gostaria de compartilhar um breve insight sobre um artigo que escrevi há alguns anos, com o título Comandos do Linux que auxiliam no pré-processamento de bases de dados.

Artigo publicado no Medium com algumas instruções básicas de comandos linux para limpeza de dados em CSV ou TXT antes de ler com o Pandas ou PySpark

 

É comum nos depararmos com conjuntos de dados volumosos que, embora não exijam ajustes complexos para serem lidos como DataFrames (seja com PySpark ou Pandas), representam um desafio considerável devido ao seu tamanho elevado e/ou a registros corrompidos com caracteres especiais que impossibilitam um processamento automático sem nenhuma limpeza anterior.

Abrir estes arquivos em leitores de texto ou planilhas convencionais pode parecer uma missão quase impossível. Foi exatamente pensando nesse desafio (e em problemas que já passei 😅) que elaborei um artigo há alguns anos, oferecendo dicas valiosas sobre comandos do Sistema Operacional Linux que simplificam limpezas e pré-processamentos simples em dados, especialmente no formato CSV ou TXT.

Neste blog, vamos mergulhar fundo em técnicas e tecnologias que irão levá-los para o próximo nível, integrando-as com as poderosas capacidades de transformação e análise de dados do PySpark e Pandas. Prepare-se para desbloquear novas possibilidades, desde uma simples contagem de linhas até a busca por padrões específicos em análises mais complexas e com grandes volumes de dados, tudo isso alinhado com a eficiência e escalabilidade proporcionadas pelo PySpark e pela simplicidade e praticidade do Pandas.

Seja você um iniciante curioso ou um veterano ansioso por novas formas de resolver problemas, este é o ponto de partida perfeito. Vamos juntos explorar as maravilhas que podem ser descobertas ao transformar dados em informação e transformar essa experiência com PySpark em um diferencial excepcional com materiais exclusivos em português e com exemplos de fácil entendimento.

Fique atento para mais conteúdos emocionantes e práticos que irão aprimorar suas habilidades no mundo fascinante da engenharia, análise e ciência de dados. 🚀💻🎲 #PySpark #Pandas #CienciaDeDados #EngenhariaDeDados #DataScience #DataEngineer

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