APRENDA SPARK ML: Crie, Implemente e Domine Pipelines de Machine Learning Escaláveis

Voltado para estudantes, profissionais e interessados em dados que desejam aprender, implementar e automatizar pipelines de machine learning utilizando Spark ML em ambientes reais. O livro ensina desde a ingestão de dados até o deploy de modelos em produção, com integração prática aos principais serviços do mercado, incluindo AWS, Azure, Google Cloud, Databricks, Hadoop, Kubernetes, Apache Airflow, S3, BigQuery, Redshift e Delta Lake.

O conteúdo cobre:

• Integração de Spark ML com ambientes cloud e plataformas de dados

• Construção e automação de pipelines com Spark MLlib e Airflow

• Implementação de modelos supervisionados e não supervisionados

• Deploy, monitoramento e gestão de modelos em nuvem e ambientes híbridos

• Otimização de workflows com Delta Lake, BigQuery e Redshift

• Técnicas de tuning, validação cruzada e fundamentos de MLOps

• Análise de performance e escalabilidade de soluções de machine learning

Todos os exemplos e rotinas servem como ponto de partida, permitindo adaptação a diferentes contextos acadêmicos e profissionais. O objetivo é entregar onboarding técnico, autonomia prática e domínio das integrações mais utilizadas no mercado.

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