Formation Maîtriser Big Data, Spark et Databricks pour l'analyse de données
Apprenez à développer et analyser de vastes ensembles de données avec Apache Spark et la plateforme Databricks. Créez des pipelines Big Data efficaces. Optimisez vos traitements de données massives. Comprenez l'architecture Spark. Maîtrisez les concepts de machine learning distribué. Formation pratique et orientée projet.
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
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
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
Nettoyage et Préparation des Données avec Spark
—Identifier les techniques de nettoyage des données avec PySpark
—Appliquer des transformations sur des DataFrames pour préparer les données
—Utiliser des fonctions intégrées pour gérer les valeurs manquantes
—Optimiser le traitement des données à l'aide de partitions et de caches
—Créer des pipelines de préparation de données à l'aide de Databricks
05
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
06
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
07
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
08
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
09
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
10
Introduction au Machine Learning distribué avec MLlib
—Découvrir les concepts clés du Machine Learning distribué avec MLlib
—Configurer un environnement Databricks pour exécuter des algorithmes ML
—Implémenter des modèles de classification et de régression avec MLlib
—Évaluer les performances des modèles à l'aide de métriques adaptées
—Optimiser les hyperparamètres des modèles pour améliorer les résultats
11
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
12
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
Le conseil de l'expert
L'objectif principal de cette formation est de maîtriser le développement Big Data avec Apache Spark, une compétence essentielle dans le paysage technologique actuel. Les participants auront l'opportunité d'explorer en profondeur les fondamentaux de Spark Core et RDD, ainsi que d'apprendre à optimiser les traitements pour des données massives. Cette approche pratique et ciblée permettra aux apprenants de se familiariser concrètement avec des outils et techniques en forte demande sur le marché.
Un défi récurrent que rencontrent souvent les apprenants dans ce domaine est la difficulté à gérer efficacement des volumes de données massifs, ce qui peut conduire à des erreurs d'optimisation ou à des processus inefficaces. Beaucoup sous-estiment également l'importance d'un bon nettoyage et d'une préparation adéquate des données avant d'appliquer des algorithmes de Machine Learning. Cette formation aborde spécifiquement ces problématiques pour garantir une compréhension solide et opérationnelle.
Ce qui distingue notre formation est l'accent mis sur l'utilisation de Databricks pour les workflows Big Data. Contrairement à d'autres formations qui peuvent se concentrer sur des aspects théoriques ou des outils isolés, nous offrons une approche intégrée qui combine des applications pratiques avec des enseignements théoriques sur des cas d'utilisation réalistes. Cela permet aux participants de développer des solutions de Machine Learning distribuées sur une plateforme robuste et scalable.
Pour tirer le maximum de cette formation, il est recommandé aux participants de se préparer en révisant leurs connaissances de base en programmation et en analyse de données. Profitez des sessions interactives pour poser des questions et échanger des idées avec les formateurs et vos pairs. Votre engagement et votre curiosité seront des atouts précieux pour maximiser votre apprentissage et appliquer ces compétences dès votre retour en entreprise.
Pourquoi choisir cette formation en informatique
🎯
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.
Compétences acquises
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.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Développeurs & Ingénieurs Data
Data Scientists & Analystes
Architectes Big Data
Chefs de Projet Technique
Prérequis
Connaissance de base de la programmation et des principes de l'analyse de données.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue à travers les exercices pratiques et le projet personnel
Quiz et tests théoriques pour évaluer les connaissances
Évaluation finale du projet personnel pour évaluer les compétences pratiques
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO 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.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« 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. »
Questions fréquentes
* Connaissance de base en programmation (Python ou Scala recommandé).
* Familiarité avec les concepts de bases de données relationnelles.
* Compréhension des principes fondamentaux du Big Data (facultatif mais utile).
* Ordinateur portable avec connexion internet stable.
* Navigateur web à jour (Chrome, Firefox, Edge).
* Un compte Databricks Community Edition (les instructions seront fournies).
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
L'objectif principal est de maîtriser les technologies clés de l'analyse de données avec Apache Spark et Databricks pour développer des pipelines Big Data efficaces.
Connaissance de base de la programmation et des principes de l'analyse de données.
Apache Spark, Databricks, Python (langage de programmation) et autres outils et technologies liées à l'analyse de données.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
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