Formation Databricks et PySpark pour l'ingénierie des données

Azure Databricks est une plateforme collaborative basée sur le cloud qui prend en charge l'analyse de gros volumes de données (big data) et l'apprentissage automatique en utilisant Apache Spark et l'écosystème Microsoft Azure.

Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels des données de niveau intermédiaire souhaitant concevoir, développer et déployer des modèles d'apprentissage automatique pour des cas d'usage financiers avec Azure Databricks.

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

• Construire et entraîner des modèles d'apprentissage automatique 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 les risques ou anticiper les tendances dans le domaine financier.
• Intégrer les modèles d'apprentissage automatique dans des pipelines évolutifs pour une évaluation continue.

Format de la formation

• Conférence interactive et discussions.
• Nombreux exercices et mises en pratique.
• Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de la formation

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

Cette formation en direct avec instructeur à <l>ieu (en ligne ou sur site) s'adresse aux scientifiques des données et aux développeurs souhaitant mettre en place, déployer et gérer des solutions d'analytique des données à l'aide de Databricks.

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

• Mettre en place et configurer Databricks.
• Comprendre le fonctionnement conjoint de Databricks et d'Apache Spark.
• Apprendre à charger et transformer des données dans Databricks.

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

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, s'adresse aux gestionnaires techniques de niveau intermédiaire possédant un background en ingénierie des données, souhaitant migrer une logique OLAP procédurale complexe vers une architecture Lakehouse en utilisant Databricks, Spark, Delta Lake, Unity Catalog et les workflows natifs.

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

• Expliquer l'architecture Lakehouse et le pattern Bronze→Silver→Gold (Medallion).
• Traduire la logique des procédures stockées en implémentations Spark DataFrame et notebooks.
• Concevoir et mettre en œuvre des routines d'ingestion incrémentale, de fusion et d'optimisation avec Delta Lake.
• Construire des pipelines orchestrés de 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 des explications ciblées.
• Travaux pratiques quotidiens utilisant des ensembles de données représentatifs et des exercices de migration.
• Revues de code guidées, ateliers de réglage des performances et pratique de l'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 la personnalisation.

Databricks est une plateforme d’analyse unifiée conçue pour le big data et l’apprentissage automatique dans des environnements collaboratifs.

Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s’adresse aux analystes de données et aux professionnels de la finance de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent effectuer des analyses de données à grande échelle à l’aide de Databricks dans des cas d’usage liés à la finance.

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

• Utiliser les notebooks Databricks pour interroger et analyser des ensembles de données financiers.
• Nettoyer et transformer des données brutes à des fins de reporting et d’obtention d’informations exploitables.
• Créer des tableaux de bord et des visualisations pour le suivi des performances.
• Collaborer en temps réel avec les membres de l’équipe sur des notebooks partagés.

Format du cours

• Cours interactif et discussions.
• De nombreux exercices et mises en pratique.
• 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 en discuter.

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.

Lors de cette formation en présentiel animée par un formateur à Belgique, les participants apprendront à utiliser Python et Spark conjointement pour analyser le big data, en réalisant des exercices pratiques.

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

• Utiliser Spark avec Python pour analyser le Big Data.
• Réaliser des exercices simulant des cas concrets.
• Utiliser différents outils et techniques d'analyse du big data avec PySpark.

Stratio est une plateforme centrée sur les données qui intègre le big data, l'IA et la gouvernance dans une solution unique. Ses modules Rocket et Intelligence permettent une exploration rapide des données, leur transformation et des analyses avancées dans les environnements d'entreprise.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels des données de niveau intermédiaire souhaitant utiliser efficacement les modules Rocket et Intelligence de Stratio avec PySpark, en mettant l'accent sur les structures de bouclage, les fonctions définies par l'utilisateur et la logique des données avancée.

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

• Naviguer et travailler au sein de la plateforme Stratio en utilisant les modules Rocket et Intelligence.
• Appliquer PySpark dans le cadre de l'ingestion, de la transformation et de l'analyse des données.
• Utiliser les boucles et la logique conditionnelle pour contrôler les flux de données et les tâches d'ingénierie des fonctionnalités (feature engineering).
• Créer et gérer des fonctions définies par l'utilisateur (UDF) pour des opérations de données réutilisables dans PySpark.

Format de la formation

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

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de l'organiser.