Formation Programmation Big Data avec R

Cette formation en direct, animée par un formateur à Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux utilisateurs avancés de R de niveau intermédiaire souhaitant utiliser R pour créer des workflows plus rapides, améliorer la qualité du code et gérer des tâches d'analyse plus complexes.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de : créer des fonctions réutilisables, améliorer les workflows de données, déboguer et optimiser le code, et produire des rapports reproductibles.

Cette formation en direct, encadrée par un formateur, <lieu> (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux data scientists et ingénieurs de niveau intermédiaire souhaitant utiliser Google Colab et Apache Spark pour le traitement et l'analyse des données massives.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer un environnement de données massives avec Google Colab et Spark.
• Traiter et analyser de grands ensembles de données efficacement avec Apache Spark.
• Visualiser les données massives dans un environnement collaboratif.
• Intégrer Apache Spark avec des outils basés sur le cloud.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux analystes de données débutants souhaitant utiliser la programmation R pour manipuler des données, effectuer des analyses de données de base et créer des visualisations percutantes pour en tirer des insights.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les bases de la programmation R.
• Appliquer les processus fondamentaux de la science des données.
• Créer des représentations visuelles des données.

Cette formation en présentiel ou à distance, encadrée par un formateur, s'adresse aux ingénieurs et analystes des données ainsi qu'aux professionnels souhaitant utiliser Databricks et PySpark pour construire des pipelines de données évolutifs et migrer leurs workflows SQL existants.

Cette formation propose une introduction pratique à la création de flux de traitement de données et de Machine Learning évolutifs à l'aide de PySpark. Les participants apprendront comment Apache Spark s'insère dans les écosystèmes modernes de Big Data et comment traiter efficacement de grands volumes de données en appliquant les principes du calcul distribué.

Cette formation pratique de trois jours se concentre sur la création et l’optimisation de charges de travail de traitement de données efficaces à l’aide de PySpark, Pandas et Polars dans des environnements basés sur Kubernetes.

Les participants développeront une compréhension pratique de l’exécution des applications Spark sur Kubernetes et de la manière dont les décisions de configuration au niveau de l’application influencent les performances, la scalabilité, la consommation des ressources et les coûts. Le cours couvre les principaux domaines d’optimisation, notamment le dimensionnement des exécuteurs, l’allocation de la mémoire, l’allocation dynamique, les stratégies de partitionnement, le comportement du shuffle, les problèmes liés aux petits fichiers et le traitement efficace des fichiers Parquet.

Le cours aborde également les défis courants lors de l’utilisation de Pandas, tels que les limitations de mémoire et les échecs dus à l’insuffisance de mémoire (out-of-memory), et présente Polars comme une alternative haute performance pour certaines charges de travail de traitement de données. Grâce à des exercices pratiques, les participants diagnostiqueront les problèmes de performances et de mémoire, compareront différentes stratégies de configuration et appliqueront des techniques d’optimisation à des scénarios réalistes d’ETL et d’apprentissage automatique.

L’accent est mis tout au long du cours sur la prise de décision pratique : comprendre comment identifier les goulets d’étranglement, choisir l’outil approprié, configurer Spark efficacement et concilier les performances avec la consommation des ressources d’infrastructure et les coûts.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, s'adresse aux ingénieurs souhaitant mettre en place et déployer un système Apache Spark pour traiter de très grands volumes de données.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Apache Spark.
• Traiter et analyser rapidement de très grands ensembles de données.
• Comprendre les différences entre Apache Spark et Hadoop MapReduce, et savoir quand utiliser l'un ou l'autre.
• Intégrer Apache Spark avec d'autres outils d'apprentissage automatique.

Ce cours en direct, animé par un formateur, en Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux administrateurs système de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent déployer, maintenir et optimiser des clusters Spark.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Apache Spark dans divers environnements.
• Gérer les ressources du cluster et superviser les applications Spark.
• Optimiser les performances des clusters Spark.
• Implémenter des mesures de sécurité et garantir la haute disponibilité.
• Déboguer et résoudre les problèmes courants liés à Spark.

Lors de cette formation en présentiel animée par un formateur à Belgique, les participants découvriront comment utiliser Python et Spark de concert pour analyser les Big Data, à travers des exercices pratiques.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Apprendre à utiliser Spark avec Python pour analyser les Big Data.
• Réaliser des exercices reproduisant des cas concrets du monde réel.
• Utiliser divers outils et techniques pour l'analyse des Big Data au moyen de PySpark.

Cette formation en présentiel ou en ligne Belgique, encadrée par un instructeur, s'adresse aux développeurs souhaitant utiliser et intégrer Spark, Hadoop et Python pour traiter, analyser et transformer des ensembles de données volumineux et complexes.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place l'environnement nécessaire pour commencer à traiter des mégadonnées avec Spark, Hadoop et Python.
• Comprendre les fonctionnalités, les composants clés et l'architecture de Spark et Hadoop.
• Apprendre à intégrer Spark, Hadoop et Python pour le traitement des mégadonnées.
• Explorer les outils de l'écosystème Spark (Spark MLlib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Flume).
• Construire des systèmes de recommandation par filtrage collaboratif similaires à ceux de Netflix, YouTube, Amazon, Spotify et Google.
• Utiliser Apache Mahout pour mettre à l'échelle les algorithmes d'apprentissage automatique.