Formation Intégration Big Data Talend

Cette formation en direct, encadrée par un formateur à Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels des données de niveau avancé souhaitant optimiser les flux de traitement des données, garantir l'intégrité des données et mettre en œuvre des solutions de lakehouse robustes capables de gérer les complexités des applications modernes de big data.

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

• Acquérir une compréhension approfondie de l'architecture d'Iceberg, y compris la gestion des métadonnées et la disposition des fichiers.
• Configurer Iceberg pour des performances optimales dans divers environnements et l'intégrer à plusieurs moteurs de traitement de données.
• Gérer des tables Iceberg à grande échelle, effectuer des modifications de schéma complexes et gérer l'évolution des partitions.
• Maîtriser les techniques d'optimisation des performances de requête et de l'efficacité de l'analyse des données pour les grands ensembles de données.
• Mettre en œuvre des mécanismes pour garantir la cohérence des données, gérer les garanties transactionnelles et traiter les défaillances dans des environnements distribués.

Cette formation en présentiel ou en ligne dans <lieu>, dirigée par un instructeur, s'adresse aux professionnels des données débutants souhaitant acquérir les connaissances et compétences nécessaires pour utiliser efficacement Apache Iceberg dans la gestion de grands volumes de données, garantir l'intégrité des données et optimiser les flux de traitement.

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

• Acquérir une compréhension approfondie de l'architecture, des fonctionnalités et des avantages d'Apache Iceberg.
• Découvrir les formats de tables, le partitionnement, l'évolution des schémas et les capacités de voyage dans le temps (time travel).
• Installer et configurer Apache Iceberg dans différents environnements.
• Créer, gérer et manipuler des tables Iceberg.
• Comprendre le processus de migration des données depuis d'autres formats de table vers Iceberg.

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.

Apache NiFi est une plateforme d'intégration de données et de traitement d'événements open-source basée sur des flux. Elle permet le routage, la transformation et la médiation système automatisés et en temps réel entre des systèmes hétérogènes, grâce à une interface web et un contrôle granulaire.

Cette formation dirigée par un instructeur (en présentiel ou à distance) s'adresse aux administrateurs et ingénieurs de niveau intermédiaire souhaitant déployer, gérer, sécuriser et optimiser les flux de données NiFi dans des environnements de production.

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

• Installer, configurer et maintenir des clusters Apache NiFi.
• Concevoir et gérer des flux de données provenant de diverses sources et destinations.
• Mettre en œuvre l'automatisation des flux, le routage et la logique de transformation.
• Optimiser les performances, surveiller les opérations et résoudre les problèmes.

Format du cours

• Conférence interactive accompagnée d'une discussion sur l'architecture réelle.
• Travaux pratiques : création, déploiement et gestion des flux.
• Exercices basés sur des scénarios dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

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

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.

Cette formation en direct, animée par un formateur en Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux administrateurs système, aux data scientists et aux analystes métier qui souhaitent mettre en place Talend Administration Center pour déployer et gérer les rôles et les tâches de l'organisation.

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

• Installer et configurer Talend Administration Center.
• Comprendre et mettre en œuvre les fondamentaux de la gestion Talend.
• Construire, déployer et exécuter des projets ou des tâches métier dans Talend.
• Surveiller la sécurité des jeux de données et développer des routines métier basées sur le cadre TAC.
• Obtenir une compréhension plus approfondie des applications big data.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur dans Belgique s'adresse aux analystes de données de niveau débutant à intermédiaire souhaitant approfondir leurs connaissances et compétences en matière de gestion et d'amélioration de la qualité des données grâce à Talend Data Stewardship.

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

• Comprendre le rôle de l'animation des données (data stewardship) dans le maintien de la qualité des données.
• Utiliser Talend Data Stewardship pour gérer les tâches liées à la qualité des données.
• Créer, affecter et gérer des tâches au sein de Talend Data Stewardship, y compris la personnalisation des workflows.
• Exploiter les capacités de reporting et de surveillance de l'outil pour suivre les efforts de qualité des données et d'animation des données.

Lors de cette formation en présentiel dispensée par un formateur à Belgique, les participants apprendront à utiliser Talend Open Studio pour ESB afin de créer, connecter, médier et gérer les services ainsi que leurs interactions.

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

• Intégrer, enrichir et déployer les technologies ESB en tant que packages uniques dans divers environnements de déploiement.
• Comprendre et utiliser les composants les plus courants de Talend Open Studio.
• Intégrer n'importe quelle application, base de données, API ou service Web.
• Assurer une intégration transparente de systèmes et d'applications hétérogènes.
• Incorporer des bibliothèques de code Java existantes pour étendre les projets.
• Tirer parti des composants et du code communautaires pour étendre les projets.
• Intégrer rapidement des systèmes, des applications et des sources de données dans un environnement Eclipse basé sur le glisser-déposer.
• Réduire les délais de développement et les coûts de maintenance grâce à la génération de code optimisé et réutilisable.