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Descubra o papel da distribuição normal e do Teorema do Limite Central na estatística e ciência de dados. Este guia completo oferece uma compreensão aprofundada desses conceitos fundamentais e suas aplicações práticas.
Aprenda a utilizar o Spark SQL para consultas e análises distribuídas em dados estruturados e não estruturados no ambiente do Apache Spark. Este artigo aborda desde a criação de tabelas temporárias até o uso de funções de janela para análises avançadas.
Aprenda a usar o SparkUI para monitorar e otimizar o processamento de big data com o Spark. Descubra como interpretar métricas chave, identificar gargalos e ajustar configurações para melhorar a performance.
Descubra como o PySpark, uma biblioteca Python para processamento de dados em larga escala, pode ser utilizado para manipular grandes conjuntos de dados de forma rápida e eficiente por meio de operações paralelizadas em clusters computacionais. Aprenda a lidar com valores nulos, realizar agrupamentos e agregações, e explore o processo de preparação e análise de dados com PySpark.
Descubra o que é amostragem sistemática, suas vantagens e desvantagens, e suas aplicações em pesquisas científicas e processos organizacionais. Entenda como implementar essa técnica de forma eficaz.
Descubra a importância da fase de Avaliação no CRISP-DM para garantir que projetos de data science estejam alinhados com os objetivos de negócio. Entenda as tarefas chave e entregáveis dessa etapa crucial para o sucesso de projetos de mineração de dados.