Formation Data Analysis avec Databricks pour Finance

Azure Databricks est une plateforme collaborative basée sur le cloud qui prend en charge l'analyse de données massives et le machine learning grâce à Apache Spark et l'écosystème Microsoft Azure.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels des données intermédiaires qui souhaitent concevoir, construire et déployer des modèles de machine learning en utilisant Azure Databricks pour des cas d'utilisation financiers.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Construire et entraîner des modèles de machine learning en utilisant des données financières dans Azure Databricks.
• Utiliser MLflow pour suivre les expériences, gérer les modèles et déployer des solutions.
• Appliquer des modèles pour détecter des anomalies, évaluer des risques ou prévoir des tendances en finance.
• Intégrer les modèles de ML dans des pipelines évolutifs pour une évaluation continue.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion.
• Nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Cette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists et développeurs qui souhaitent configurer, déployer et gérer des solutions d'analyse de données à l'aide de Databricks.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer Databricks.
• Comprendre comment Databricks et Apache Spark travaillent ensemble.
• Apprendre à charger et transformer des données dans Databricks.

Databricks est une plateforme unifiée Lakehouse qui combine Spark, Delta Lake et la gouvernance (Unity Catalog) pour prendre en charge des workflows d'ingénierie des données et d'analyse évolutifs.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux gestionnaires de technologie intermédiaires avec une expérience en ingénierie des données qui souhaitent migrer des logiques procédurales OLAP complexes vers une architecture Lakehouse en utilisant Databricks, Spark, Delta Lake, Unity Catalog et des workflows natifs.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Expliquer l'architecture Lakehouse et le modèle Bronze → Silver → Gold (Medallion).
• Traduire la logique des procédures stockées en implémentations de DataFrame Spark et de notebooks.
• Concevoir et mettre en œuvre des routines d'ingestion incrémentielle, de fusion et d'optimisation à l'aide de Delta Lake.
• Construire des pipelines orchestrés bout-en-bout avec Databricks Workflows, le contrôle de version, les tests et la gouvernance.

Format du Cours

• Sessions intensives dirigées par un instructeur avec des démonstrations et explications ciblées.
• Labs pratiques quotidiens utilisant des ensembles de données représentatifs et des exercices de migration.
• Revues de code guidées, cliniques d'optimisation des performances et pratique d'orchestration de workflows.

Options de Personnalisation du Cours

• Ce cours peut être adapté à votre environnement, vos ensembles de données et vos exigences de gouvernance ; veuillez nous contacter pour organiser une personnalisation.

Databricks Lakehouse est une plateforme unifiée de données et d'IA qui combine le génie des données, la science des données et l'analyse sur une base unique et évolutive.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs de données intermédiaires à avancés et aux praticiens d'analyse qui souhaitent acquérir des compétences prêtes pour la production dans le génie des données en utilisant Databricks, Apache Spark, l'orchestration et les visualisations en aval.

Au terme de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir et mettre en œuvre des pipelines ETL/ELT scalables sur la plateforme Databricks Lakehouse.
• Utiliser Spark et SQL avancé efficacement pour le traitement et l'optimisation de grands volumes de données.
• Bâtir, entraîner et déployer des modèles en utilisant les modèles d'apprentissage automatique à grande échelle et les outils Databricks.
• Mettre en œuvre des modèles de données et des schémas d'ingestion alignés avec les besoins d'analyse et de reporting.
• Automatiser les workflows avec Airflow/Astronomer et opérationnaliser avec Git-based CI/CD.
• Créer des tableaux de bord et visualisations prêts pour la production en utilisant Tableau connecté à Databricks.
• Livrer un projet final sur mesure démontrant une solution Lakehouse complète, de bout en bout.

Format du cours

• Cours théoriques avec des sujets quotidiens et des lectures ciblées.
• Laboratoires pratiques intensifs dans Databricks et les environnements cloud.
• Évaluations pratiques hebdomadaires et préparation aux badges de certification.
• Travail de projet guidé avec mentorat d'instructeur et revues par les pairs.
• Projet final sur mesure et présentation.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.