Analisando sessões de compras com Spark é um projeto prático para quem conhece o processamento em lote básico do PySpark. Transforme um registro de visitas já encerradas em uma análise reutilizável que distingue eventos repetidos de jornadas de sessão/produto com visualização e relaciona adições ao carrinho ao produto e ao momento corretos.
Dois laboratórios guiados constroem as decisões de relacionamento e uma comparação completa de produtos. Um desafio independente aplica as mesmas regras ao lote de outra loja. Você entregará conjuntos de dados Parquet reais e um pequeno CSV correspondente, com contagens que explicam cada proporção. Os 125–155 minutos são uma estimativa do autor, incluindo leitura e erros comuns.
O que você aprenderá
Ao concluir este curso, você poderá:
- manter cada par sessão/produto visualizado e seu primeiro horário de visualização após remover retransmissões de eventos idênticas;
- reconhecer a existência de uma adição válida ao carrinho sem atribuir a adição de outro produto nem multiplicar uma jornada quando várias adições correspondem;
- calcular os denominadores de sessões com visualização, as contagens concluídas e não concluídas e as proporções não concluídas;
- manter produtos sem adições válidas ao carrinho e todos os empates;
- gravar e consumir resultados Parquet e CSV reais, reconstruir um instantâneo derivado e preservar sua entrada bruta;
- explicar por que padrões de sessões encerradas são pistas de observação, e não contagens de pessoas únicas nem provas de causalidade.
Para quem é este curso
Este projeto é voltado a futuros analistas e engenheiros de dados que desejam tornar confiáveis os relacionamentos e as medidas resumidas no Spark.
Pré-requisitos: Navegação básica de arquivos no terminal e habilidades de Apache Spark para iniciantes: schemas explícitos, filtragem, remoção de duplicatas exatas, junções de DataFrame, agrupamento e Parquet. O projeto apresenta a unidade de observação sessão/produto, o momento da primeira visualização, as junções semi/anti e os denominadores completos de comparação.
Ambiente de aprendizado: Cada laboratório oferece um Terminal independente no navegador com Spark, Python, arquivos locais em lote e pequenos drivers de saída preparados. O Spark usa duas threads de trabalho locais em uma máquina. Não é necessário instalar software, usar Hive ou Kafka, nem configurar um cluster remoto.
Perguntas frequentes
Vou escrever Python?
Sim. Você completará pequenas funções reutilizáveis que retornam DataFrames do Spark. Os laboratórios guiados explicam os parâmetros e as expressões de relacionamento antes do uso; o driver fornecido cria a sessão e serializa os arquivos.
Este é um funil em tempo real ou um relatório de clientes únicos?
Não. As entradas são lotes finitos de sessões encerradas, com identificadores e timestamps UTC válidos. Uma sessão identifica uma visita e pode incluir visualizações de vários produtos. Streaming, finalização da compra e identidade entre dispositivos estão fora do curso.
O que muda no desafio?
Mudam os identificadores do lote e os relacionamentos entre eventos. As ferramentas Spark, a regra temporal, os formatos de saída e os métodos de recuperação continuam iguais. Seu resultado deve manter a comparação completa, incluindo produtos sem adições ao carrinho e os empates.
