Shopping cart
Your cart empty!
Langages et développement
Formation Développer des applications Big Data avec Apache Spark et Python
Découvrez comment développer des applications Big Data performantes avec Apache Spark et Python. En une semaine, vous apprendrez à traiter et analyser de grands volumes de données pour prendre des décisions éclairées. Idéal pour les data scientists et développeurs big data.
Réponse sous 24h ouvrées
2835 € HTHT / personne
Durée21 h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
- Maîtriser le développement d'applications Spark avec Python
- Optimiser les performances des traitements Big Data
- Mettre en œuvre des pipelines de données complexes
- Analyser Big Data pour prise de décision
01.Introduction au Big Data et à l'écosystème Spark
- —Définition et enjeux du Big Data
- —Panorama des outils Big Data : Hadoop, Spark, NoSQL
- —Architecture et composants majeurs de Spark
- —Cas pratiques d'utilisation de Spark dans l'industrie
02.Préparation de l'environnement de développement Spark Python
- —Installation de Python et PySpark
- —Configuration d'un environnement de développement local (Jupyter, VS Code)
- —Accès aux données HDFS et S3
- —Premiers scripts PySpark et vérification de l'installation
03.Fondamentaux de PySpark : RDD
- —Introduction aux Resilient Distributed Datasets (RDD)
- —Opérations de transformation des RDD (map, filter, flatMap)
- —Opérations d'action des RDD (collect, count, reduce)
- —Persistance et caching des RDD pour l'optimisation
04.Traitement de données structurées avec Spark SQL et DataFrames
- —Introduction aux DataFrames et Datasets
- —Création de DataFrames à partir de différentes sources (CSV, JSON, Parquet)
- —Manipulation de DataFrames avec des opérations SQL
- —Utilisation de la SparkSession et du Catalog
05.Opérations avancées sur les DataFrames
06.Optimisation des performances des applications Spark
- —Compréhension du Spark UI et des logs
- —Tuning des configurations Spark (mémoire, cœurs)
- —Stratégies de partitionnement et de co-location
- —Choix du format de fichier optimal (Parquet, ORC)
07.Intégration de Spark avec des bases de données externes
- —Connecteurs Spark pour les bases de données relationnelles (JDBC)
- —Interaction avec des bases de données NoSQL (Cassandra, MongoDB)
- —Lecture et écriture de données depuis des systèmes externes
- —Best practices pour l'intégration de données
08.Introduction au streaming avec Spark Streaming / Structured Streaming
- —Concepts fondamentaux du traitement de flux de données
- —Spark Streaming vs Structured Streaming : cas d'usage
- —Lecture de flux de données (Kafka, fichiers)
- —Transformations et écritures de flux
09.Analyse de données Big Data avec Spark et Python
- —Explication des modèles d'analyse couramment utilisés
- —Exploration de données volumineuses (visualisation basique)
- —Préparation de données pour l'analyse prédictive
- —Cas d'usage d'analyse descriptive et diagnostique
10.Concepts avancés de Spark (Broadcast, Accumulators)
11.Déploiement et orchestration d'applications Spark
- —Modes de soumission des jobs Spark (spark-submit)
- —Déploiement sur YARN, Mesos ou Kubernetes
- —Planification de jobs avec Oozie ou Airflow
- —Monitoring et maintenance des applications Spark
12.Bonnes pratiques et cas d'usage avancés de Spark Python
- —Conception d'applications Spark robustes et scalables
- —Sécurité dans les environnements Spark
- —Évolutions récentes de Spark et Python
- —Étude de cas concrets et sessions de questions/réponses
Maîtriser le développement d'applications Spark avec Python
Développer et déboguer des applications distribuées robustes pour le traitement et l'analyse de grands volumes de données en utilisant PySpark, en s'appuyant sur les concepts de RDD, DataFrames et Spark SQL.
Optimiser les performances des traitements Big Data
Configurer et affiner les applications Spark pour maximiser l'efficacité des calculs et minimiser les ressources, en utilisant le Spark UI, les techniques de partitionnement et les formats de données optimisés comme Parquet.
Mettre en œuvre des pipelines de données complexes
Concevoir et implémenter des pipelines ETL et de streaming pour ingérer, transformer et exporter des données à partir de diverses sources (fichiers, bases de données, Kafka) en utilisant Spark et ses modules.
Analyser Big Data pour prise de décision
Explorer, nettoyer et préparer des jeux de données massifs pour l'analyse, et extraire des informations pertinentes pour soutenir la prise de décision stratégique dans un environnement Big Data.
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
Simuler mon financement
Ils ont suivi cette formation
Rejoignez nos participants et développez vos compétences avec les experts IMI.
Points forts de la formation
Développer des applications Big Data avec Apache Spark et Python — pourquoi la choisir ?
🎯
Maîtrise de PySpark
Acquérez une expertise pratique en PySpark, indispensable pour développer des applications Big Data performantes, grâce à des travaux pratiques sur RDD et DataFrames.
🚀
Optimisation des performances
Apprenez à optimiser vos applications Spark pour maximiser les performances des traitements Big Data, un atout clé pour des projets à grande échelle.
🔗
Pipelines de données complexes
Mettez en œuvre des pipelines de données complexes, vous préparant à gérer des flux de données en temps réel dans des environnements dynamiques.
📊
Analyse avancée des données
Développez vos compétences en analyse de Big Data pour faciliter la prise de décision stratégique, en utilisant des outils comme Spark SQL.
🛠️
Environnement de développement
Préparez un environnement de développement Spark Python adapté, essentiel pour une intégration réussie dans vos projets de données.
🤝
Formation inter-entreprises
Bénéficiez d'une formation inter-entreprises, favorisant le partage d'expériences et de bonnes pratiques entre professionnels du Big Data.
Thématique
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Développer des applications Big Data avec Apache Spark et Python.
Poser une questionApache Spark, Python, Jupyter Notebook et d'autres outils de développement Big Data.
Formez-vous avec les meilleurs experts IMI Executive Solutions.
Développer des applications Big Data avec Apache Spark et Python vous intéresse ?
Obtenez un devis personnalisé sous 24h — inter, intra ou sur-mesure.
Développer des applications Big Data avec Apache Spark et Python vous intéresse ?
Obtenez un devis personnalisé sous 24h — inter, intra ou sur-mesure.
Financement
Financer Développer des applications Big Data avec Apache Spark et Python
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Développer des applications Big Data avec Apache Spark et Python. 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.
En savoir plus
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…).
En savoir plus
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.
En savoir plus
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.
En savoir plus
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.
En savoir plus
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.
Témoignages
Avis sur Développer des applications Big Data avec Apache Spark et Python
5.0/5· 3 avis vérifiés
“Grâce à Développer des applications Big Data avec Apache Spark …, j'ai enfin une vision claire et opérationnelle du sujet. Six mois après, je m'en sers au quotidien. Vraiment utile.”
FD
Franck D.
Responsable RH · Groupement d'employeurs
“Formation Développer des applications Big Data avec Apache Spark … suivie à distance, ce qui m'arrangeait bien vu mon emploi du temps chargé. La qualité pédagogique n'a rien à envier au présentiel.”
PR
Pauline R.
Consultant·e · Agence de communication
“Je cherchais une montée en compétences rapide sur Développer des applications Big Data avec Apache Spark … — c'est exactement ce que j'ai obtenu. Programme bien calibré, supports clairs, formateur disponible.”
OK
Olivier K.
Directeur·rice adjoint·e · Groupe hôtelier
IMI en chiffres
Satisfaction96%
Taux de réussite94%
À propos d'IMIEn savoir plus sur IMI
L'expertise IMI au service de votre développement professionnel
Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
- Certifié Qualiopi
- Formateurs experts
- 100% opérationnel
Notre approche
Des formations pensées par des experts pour répondre aux réalités de chaque métier.
- Personnalisé & sur-mesure
- +10 ans d'expertise
- Résultats mesurables
FAQ
Questions fréquentes
Une question sur Développer des applications Big Data avec Apache Spark et Python ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
Contacter un conseiller- Connaissances fondamentales en Python
- Notions de base sur les bases de données (SQL, NoSQL)
- Familier avec les concepts de programmation orientée objet
- Compréhension des concepts de base du Big Data (facultatif mais recommandé)
Inscrivez-vous à Développer des applications Big Data avec Apache Spark et Python
Rejoignez les 1 200+ professionnels qui ont déjà boosté leurs compétences grâce à cette formation.
Réponse sous 24h · Certifié Qualiopi · Sans engagement