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Plan du cours

Introduction à Google Colab et Apache Spark

  • Vue d'ensemble de Google Colab
  • Introduction à Apache Spark
  • Configuration de Spark dans Google Colab

Traitement des données avec Apache Spark

  • Travail avec les RDD et les DataFrames
  • Chargement et traitement de grands ensembles de données
  • Utilisation de Spark SQL pour l'interrogation de données structurées

Analyses avancées avec Spark

  • Machine learning avec Spark MLlib
  • Réalisation d'analyses de données en temps réel
  • Calcul distribué avec Spark

Visualisation et collaboration dans Google Colab

  • Intégration de Colab avec des bibliothèques de visualisation populaires
  • Flux de travail collaboratif avec les notebooks Colab
  • Partage et exportation des résultats

Optimisation des flux de travail des données massives

  • Réglage de Spark pour la performance
  • Optimisation de l'utilisation de la mémoire et du stockage
  • Mise à l'échelle des flux de travail pour de grands ensembles de données

Données massives dans le cloud

  • Intégration de Google Colab avec des outils cloud
  • Utilisation du stockage cloud pour les données massives
  • Travail avec Spark dans des environnements cloud distribués

Études de cas et bonnes pratiques

  • Revue d'applications réelles des données massives
  • Études de cas utilisant Apache Spark et Colab
  • Bonnes pratiques pour l'analyse des données massives

Résumé et étapes suivantes

Pré requis

  • Connaissances de base en matière de data science
  • Familiarité avec Apache Spark
  • Compétences en programmation Python

Public cible

  • Data scientists
  • Ingénieurs de données
  • Chercheurs travaillant avec des données massives
 14 Heures

Nombre de participants


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