Formation Apache Spark SQL

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 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 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.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux administrateurs système de niveau débutant à intermédiaire souhaitant déployer, maintenir et optimiser des clusters Spark.

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

• Installer et configurer Apache Spark dans divers environnements.
• Gérer les ressources des clusters et surveiller les applications Spark.
• Optimiser les performances des clusters Spark.
• Mettre en œuvre des mesures de sécurité et garantir une haute disponibilité.
• Dépanner et résoudre les problèmes courants de Spark.

La courbe d'apprentissage d'Apache Spark est relativement raide au début, et il faut beaucoup d'efforts pour en obtenir les premiers bénéfices. Ce cours vise à franchir rapidement cette phase initiale difficile. À l'issue de ce module, les participants comprendront les fondamentaux d'Apache Spark, sauront distinguer clairement les RDD des DataFrame, maîtriseront les API Python et Scala, ainsi que le fonctionnement des exécuteurs et des tâches, entre autres. En suivant les bonnes pratiques, ce cours accorde une forte importance au déploiement dans le cloud, à Databricks et à AWS. Les élèves apprendront également à différencier AWS EMR et AWS Glue, l'un des derniers services Spark proposés par AWS.

PUBLIC CIBLE :

Ingénieur Data, DevOps, Data Scientist

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.

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.

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.