Formation Maîtriser Big Data, Spark et Databricks pour l'analyse de données
Découvrez comment maîtriser les technologies clés de l'analyse de données avec Apache Spark et Databricks. Cette formation pratique vous permettra de développer des pipelines Big Data efficaces, d'optimiser vos traitements de données massives et de comprendre l'architecture Spark. Vous serez en mesure de développer des solutions de Machine Learning distribué pour améliorer vos processus métier.
Réponse sous 24h ouvrées
En intra la formation peut être entièrement sur mesure
- Maîtriser le développement Big Data avec Apache Spark
- Utiliser Databricks pour les workflows Big Data
- Optimiser les traitements pour données massives
- Développer des solutions de Machine Learning distribué
01.Introduction au Big Data & Écosystème Spark
- —Définition et défis du Big Data
- —Présentation de l'écosystème Apache Hadoop et Spark
- —Avantages de Spark par rapport à d'autres technologies
- —Installation et configuration de l'environnement Databricks
- —Premiers pas avec les notebooks Databricks
02.Fondamentaux de Spark Core & RDD
- —Architecture de Spark : Driver, Executor, Cluster Manager
- —Résilience des RDD (Resilient Distributed Datasets)
- —Opérations de transformation et d'action sur les RDD
- —Implémentation de RDD en Python (PySpark)
- —Cas pratiques d'utilisation des RDD
03.Introduction aux DataFrames Databricks
- —Passage des RDD aux DataFrames et Datasets
- —Création de DataFrames à partir de différentes sources (CSV, JSON, Parquet)
- —Manipulation de DataFrames : sélection, filtrage, agrégation
- —Fonctions intégrées pour DataFrames
- —Optimisation des requêtes via l'interface Spark UI
04.Spark SQL & Connector pour Bases de Données
- —Exécution de requêtes SQL directement sur Spark DataFrames
- —Intégration de Sparks SQL dans les applications PySpark
- —Connexion à des bases de données relationnelles (JDBC/ODBC)
- —Lecture et écriture de données vers/depuis des bases de données
- —Optimisation des performances des requêtes SQL distribuées
05.Apache Spark Streaming pour Données en Temps Réel
- —Principes de base du traitement de flux avec Spark Streaming
- —Configuration de sources de données de flux (Kafka, fichiers)
- —Opérations sur DStreams (Discretized Streams)
- —Fenêtrage (Windowing) et Agrégations en temps réel
- —Gestion des erreurs et tolérance de panne en streaming
06.Apache Spark Structured Streaming
- —Présentation de Structured Streaming : nouveau paradigme
- —Unified API pour les données batch et streaming
- —Sources et sinks supportés par Structured Streaming
- —Agrégations et jointures sur des flux de données
- —Déploiement et monitoring d'applications Structured Streaming
07.Stockage Distribué et Formats Optimisés
- —Gestion des stockages distribués (DBFS, S3, Azure Blob, GCS)
- —Formats de fichiers optimisés pour Spark : Parquet, ORC, Delta Lake
- —Avantages de Delta Lake : ACID, versioning, transactions
- —Implémentation des tables Delta Lake dans Databricks
- —Optimisation du stockage pour la performance des requêtes
08.Pipelines ETL avec Databricks & PySpark
- —Conception d'architectures de pipelines ETL Big Data
- —Mise en œuvre d'étapes d'extraction, transformation, chargement
- —Utilisation de Databricks Jobs pour l'orchestration des pipelines
- —Planification et automatisation des tâches
- —Monitoring et débogage des pipelines ETL
09.Déploiement & Optimisation des Applications Spark
- —Stratégies de soumission et de déploiement d'applications Spark
- —Techniques d'optimisation des performances (Caching, Broadcast Variables)
- —Gestion de la mémoire et de l'ordonnancement des tâches
- —Utilisation des outils de monitoring (Spark UI, Databricks UI)
- —Dépannage et résolution des problèmes courants
10.Projet Pratique : Création d'un Workflow Big Data
- —Conception d'un projet Big Data de bout en bout
- —Implémentation d'un pipeline d'ingestion et de traitement
- —Apprentissage automatique ou analyse avancée sur les données
- —Production de résultats et de visualisations
- —Présentation et révision du projet final
Maîtriser le développement Big Data avec Apache Spark
Concevoir et implémenter des applications de traitement de données massives en utilisant Apache Spark, en maîtrisant les concepts de RDD, DataFrames et l'optimisation des opérations.
Utiliser Databricks pour les workflows Big Data
Exploiter la plateforme Databricks pour le développement, le déploiement et la gestion de pipelines ETL et de projets d'analyse de données, y compris Spark SQL et Structured Streaming.
Optimiser les traitements pour données massives
Appliquer des techniques d'optimisation avancées (stockage, mémoire, exécution) pour améliorer les performances et l'efficacité des applications Spark sur des ensembles de données massifs.
Développer des solutions de Machine Learning distribué
Préparer des données et implémenter des algorithmes de Machine Learning distribués en utilisant la bibliothèque MLlib de Spark pour des problèmes de classification, régression ou clustering.
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
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Maîtriser Big Data, Spark et Databricks pour l'analyse de données — pourquoi la choisir ?
Expertise en Big Data
Acquérez des compétences pratiques en développement Big Data avec Apache Spark, un incontournable pour les professionnels de l'analyse de données.
Utilisation de Databricks
Apprenez à maximiser l'efficacité de vos workflows Big Data grâce à Databricks, une plateforme leader pour le traitement et l'analyse des données.
Optimisation des traitements
Maîtrisez l'optimisation des traitements pour des données massives, garantissant des performances accrues et une gestion efficace des ressources.
Machine Learning distribué
Développez des solutions de Machine Learning à l'échelle, intégrant les dernières technologies pour des analyses avancées et des prédictions précises.
Formation inter-entreprise
Bénéficiez d'un cadre collaboratif avec d'autres professionnels du secteur, favorisant l'échange d'idées et d'expériences pertinentes.
Données en temps réel
Explorez Apache Spark Streaming pour le traitement des données en temps réel, essentiel pour les projets nécessitant réactivité et agilité.
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Maîtriser Big Data, Spark et Databricks pour l'analyse de données.
Poser une questionFormez-vous avec les meilleurs experts IMI Executive Solutions.
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Financer Maîtriser Big Data, Spark et Databricks pour l'analyse de données
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Maîtriser Big Data, Spark et Databricks pour l'analyse de données. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l’alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
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FAF
Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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FranceTravail
Des aides pour les demandeurs d’emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
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Employeur
Votre entreprise peut financer votre formation.
Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.
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Région
Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
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FNE Formation
Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
En savoir plusBesoin d'aide pour choisir votre dispositif ?
Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Maîtriser Big Data, Spark et Databricks pour l'analyse de données en situation
“Un participant a utilisé Databricks pour traiter de grandes quantités de données, ce qui a permis d'améliorer l'efficacité des analyses.”
“Un autre participant a mis en place des solutions de Machine Learning distribuées en utilisant Apache Spark après la formation.”
IMI en chiffres
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Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
- Certifié Qualiopi
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Notre approche
Des formations pensées par des experts pour répondre aux réalités de chaque métier.
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Questions fréquentes
Une question sur Maîtriser Big Data, Spark et Databricks pour l'analyse de données ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
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