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Otimizando o desempenho no PySpark com com arquivos Parquet - Parte II

Otimizando o desempenho no PySpark com com arquivos Parquet - Parte II

Desbloqueando a eficiência: Transformando de CSV para Parquet para uma redução de 84% no tamanho dos dados e um aumento de 98,38% no desempenho.

Eduardo Miranda
Eduardo Miranda
Otimizando o desempenho no PySpark com com arquivos Parquet - Parte I

Otimizando o desempenho no PySpark com com arquivos Parquet - Parte I

Otimizando o processamento de Big Data: uma análise aprofundada dos métodos de codificação Parquet.

Eduardo Miranda
Eduardo Miranda
Principais transformações e ações disponíveis no Apache Spark DataFrame: Uma Visão Geral com Exemplos Práticos

Principais transformações e ações disponíveis no Apache Spark DataFrame: Uma Visão Geral com Exemplos Práticos

Exemplos Esclarecedores de Transformações e Ações em DataFrames PySpark.

Eduardo Miranda
Eduardo Miranda
Introdução ao PySpark no Google Colab

Introdução ao PySpark no Google Colab

Bem-vindo a nossa jornada no mundo do PySpark! O PySpark é a API Python para o Apache Spark, o framework de código aberto projetado para processamento de dados distribuídos.

Eduardo Miranda
Eduardo Miranda
Introdução ao PySpark: potencializando o processamento de Big Data com Apache Spark

Introdução ao PySpark: potencializando o processamento de Big Data com Apache Spark

O Big Data revolucionou as operações comerciais, necessitando de ferramentas avançadas como o PySpark. Esta postagem apresenta o PySpark, uma ferramenta vital que aproveita o poder do Apache Spark para lidar com grandes volumes de dados.

Eduardo Miranda
Eduardo Miranda
Compreendendo a velocidade e a eficiência do Polars

Compreendendo a velocidade e a eficiência do Polars

Saiba como o Polars alcança sua notável velocidade e eficiência de memória em comparação com o pandas, aproveitando mecanismos como execução otimizada de consultas, integração com Apache Arrow e processamento paralelo.

Eduardo Miranda
Eduardo Miranda
Introdução ao Python Polars: Uma rápida biblioteca de DataFrame

Introdução ao Python Polars: Uma rápida biblioteca de DataFrame

Polars lida com eficiência com milhões de linhas, tornando os códigos Python mais simples e limpos. Em termos de velocidade, o Polars não é apenas rápido; é incrivelmente rápido.

Eduardo Miranda
Eduardo Miranda
Como criar chaves de API OpenAI

Como criar chaves de API OpenAI

Neste artigo, nós o guiaremos pelo processo de geração de uma chave de API OpenAI para ChatGPT.

Eduardo Miranda
Eduardo Miranda
Integrando Python Pandas com ChatGPT: Uma nova fronteira

Integrando Python Pandas com ChatGPT: Uma nova fronteira

Utilizar bibliotecas poderosas como Pandas e integrá-las com ferramentas como ChatGPT pode aumentar substancialmente a produtividade e agilizar o processo de análise dos dados organizacionais.

Eduardo Miranda
Eduardo Miranda
Descubra Python: Questões Diárias para Todos os Níveis.

Descubra Python: Questões Diárias para Todos os Níveis.

Bem-vindo(a) ao nosso desafio diário de Python! Como amantes e entusiastas dessa linguagem incrível, criamos um espaço onde você pode aprimorar suas habilidades e testar seus conhecimentos todos os dias.

Eduardo Miranda
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Desmistificando PLN e NLTK: Um guia passo a passo para iniciantes

Desmistificando PLN e NLTK: Um guia passo a passo para iniciantes

Atualmente, onde todos os principais setores, desde saúde até finanças e de comércio eletrônico até manufatura, dependem de ciência de dados e inteligência artificial, compreender a linguagem humana surgiu como uma tarefa crucial. O Processamento de Linguagem Natural (PLN) ainda está na vanguarda dessa fronteira nebulosa entre linguística e ciência da computação.

Eduardo Miranda
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Por que Você Deve Aprender Python para Análise de Dados: Superando o Excel em Eficiência e Automação

Por que Você Deve Aprender Python para Análise de Dados: Superando o Excel em Eficiência e Automação

Descubra os Principais Benefícios do Python para Análise de Dados e Revolucione Sua Precisão e Eficiência

Eduardo Miranda
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