Formation Apache Spark en Belgique

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.

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 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.

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.

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.

L'analytique des big data consiste à examiner de grands volumes de jeux de données variés afin de mettre en évidence des corrélations, des motifs cachés et d'autres informations pertinentes.

L'industrie de la santé génère d'immenses quantités de données médicales et cliniques complexes et hétérogènes. L'application de l'analytique des big data aux données de santé offre un potentiel considérable pour extraire des informations permettant d'améliorer la prestation des soins. Cependant, l'ampleur de ces jeux de données pose de grands défis en termes d'analyse et d'application pratique dans un environnement clinique.

Lors de cette formation en direct animée par un instructeur (à distance), les participants apprendront comment réaliser des analytiques des big data dans le domaine de la santé en effectuant une série d'exercices pratiques en laboratoire en direct.

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

• Installer et configurer des outils d'analytique des big data tels que Hadoop MapReduce et Spark
• Comprendre les caractéristiques des données médicales
• Appliquer les techniques des big data pour traiter les données médicales
• Étudier les systèmes et algorithmes des big data dans le contexte des applications de santé

Audience cible

• Développeurs
• Scientifiques des données

Format du cours

• Cours théorique, discussions, exercices et mise en pratique intensive.

Note

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

Cette formation en direct, animée par un formateur, se déroule dans Belgique (en ligne ou sur site) et s'adresse aux administrateurs système qui souhaitent apprendre à mettre en place, déployer et gérer des clusters Hadoop au sein de leur organisation.

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

• Installer et configurer Apache Hadoop.
• Comprendre les quatre composants principaux de l'écosystème Hadoop : HDFS, MapReduce, YARN et Hadoop Common.
• Utiliser le système de fichiers distribué Hadoop (HDFS) pour mettre à l'échelle un cluster à des centaines ou milliers de nœuds.
• Configurer HDFS pour qu'il fonctionne comme moteur de stockage pour les déploiements Spark sur site.
• Configurer Spark pour accéder à des solutions de stockage alternatives telles qu'Amazon S3 et des bases de données NoSQL telles que Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, etc.
• Effectuer des tâches administratives telles que la provisionnement, la gestion, la surveillance et la sécurisation d'un cluster Apache Hadoop.

Lors de cette formation en présentiel ou à distance dans Belgique, animée par un formateur expérimenté, les participants apprendront à configurer et à intégrer différents frameworks de traitement de flux avec les systèmes existants de stockage de données volumineuses (big data), ainsi qu'avec les applications logicielles et les microservices associés.

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

• Installer et configurer différents frameworks de traitement de flux, tels que Spark Streaming et Kafka Streaming.
• Comprendre et sélectionner le framework le plus adapté à chaque besoin.
• Traiter les données de manière continue, concurrente et enregistreament par enregistrement.
• Intégrer des solutions de traitement de flux avec des bases de données, des entrepôts de données, des lacs de données, etc., existants.
• Intégrer la bibliothèque de traitement de flux la plus appropriée aux applications d'entreprise et aux microservices.

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 direct, animée par un instructeur en Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux data scientists souhaitant utiliser la stack SMACK pour construire des plateformes de traitement de données destinées à des solutions Big Data.

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

• Implémenter une architecture de pipeline de données pour le traitement du Big Data.
• Développer une infrastructure de cluster avec Apache Mesos et Docker.
• Analyser des données avec Spark et Scala.
• Gérer des données non structurées avec Apache Cassandra.

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.

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

OBJECTIF :

Ce cours présente Apache Spark. Les apprenants apprendront comment Spark s'intègre dans l'écosystème Big Data et comment l'utiliser pour l'analyse de données. Le programme couvre le shell Spark pour l'analyse de données interactive, les mécanismes internes de Spark, les API Spark, Spark SQL, Spark Streaming, ainsi que l'apprentissage automatique et GraphX.

PUBLIC CIBLE :

Développeurs / Analystes de données

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, s'adresse aux data scientists et aux développeurs souhaitant utiliser Spark NLP, construit sur Apache Spark, pour développer, implémenter et mettre à l'échelle des modèles et des pipelines de traitement de texte en langage naturel.

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

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour commencer à construire des pipelines NLP avec Spark NLP.
• Comprendre les fonctionnalités, l'architecture et les avantages de l'utilisation de Spark NLP.
• Utiliser les modèles pré-entraînés disponibles dans Spark NLP pour mettre en œuvre le traitement du texte.
• Apprendre à construire, entraîner et mettre à l'échelle des modèles Spark NLP pour des projets de niveau production.
• Appliquer la classification, l'inférence et l'analyse des sentiments sur des cas d'utilisation réels (données cliniques, insights sur le comportement des clients, etc.).

Spark SQL est le module d'Apache Spark dédié au traitement des données structurées et non structurées. Il fournit des informations sur la structure des données ainsi que sur les calculs effectués, ce qui permet d'optimiser les opérations. Spark SQL est couramment utilisé pour :
- exécuter des requêtes SQL.
- lire des données à partir d'une installation Hive existante.

Lors de cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur expert, les participants apprendront à analyser différents types de jeux de données à l'aide de Spark SQL.

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

• Installer et configurer Spark SQL.
• Réaliser des analyses de données avec Spark SQL.
• Interroger des jeux de données dans différents formats.
• Visualiser les données et les résultats des requêtes.

Format de la formation

• Cours interactifs et débats.
• Nombreux exercices et mises en pratique.
• Mise en œuvre concrète dans un environnement de laboratoire en temps réel.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de convenir des détails.