Formation Spark Python, développer des applications pour le big data (Réf. QNC)
Développer des applications Big Data avec Apache Spark et Python
Apprenez à maîtriser Apache Spark avec Python pour développer des applications robustes et efficaces en matière de Big Data. Cette formation est idéale pour les data scientists et ingénieurs qui souhaitent optimiser le traitement et l'analyse de grands volumes de données. Découvrez comment concevoir, développer et déployer des applications Big Data performantes avec Spark.
Réponse sous 24h ouvrées
En intra la formation peut être entièrement sur mesure
- Concevoir l'architecture d'applications Big Data avec Spark
- Développer des applications PySpark pour le traitement distribué
- Optimiser et Déployer des workflows Spark en production
- Intégrer Spark avec diverses sources et outils Big Data
01.Introduction au Big Data et Rôle de Spark
- —Définition et enjeux du Big Data
- —Écosystème Big Data : HDFS, YARN, Hive, Kafka
- —Introduction à Apache Spark : historique, avantages, cas d'usage
- —Comparaison Spark vs MapReduce
- —Architecture de Spark : Driver, Executors, Cluster Manager
02.Installation et Configuration de Spark en Local
- —Prérequis : Java, Python, Scala
- —Installation de Spark standalone
- —Configuration des variables d'environnement
- —Lancement de PySpark Shell
- —Premiers pas avec la console interactive
03.Les Bases de PySpark et du SparkContext
- —Présentation de l'API PySpark
- —Comprendre le SparkContext
- —Création de RDD (Resilient Distributed Datasets)
- —Opérations de transformation (map, filter, flatMap)
- —Opérations d'action (collect, count, reduce)
04.Manipulation de RDD Avancée
- —Pair RDDs et opérations spécifiques (groupByKey, reduceByKey)
- —Jointures de RDD (join, cogroup)
- —Persistance des RDD (cache, persist)
- —Stratégies de partitionnement des RDD
- —Optimisation des transformations RDD
05.Introduction aux DataFrames et Spark SQL
- —Les limitations des RDD pour l'analyse structurée
- —Présentation des DataFrames : avantages, schéma
- —Création de DataFrames à partir de différentes sources (CSV, JSON)
- —Introduction à SparkSession
- —Opérations de base sur les DataFrames (select, where, groupBy)
06.Manipulation et Optimisation des DataFrames
- —Fonctions SQL sur les DataFrames (Window Functions, UDFs)
- —Jointures et agrégations complexes avec DataFrames
- —Gestion des valeurs manquantes et nettoyage des données
- —Partionnement de DataFrames pour l'optimisation
- —Cache et persistance des DataFrames
07.Lecture et Écriture de Données avec Spark
- —Connecteurs de données : Parquet, ORC, Avro
- —Lecture/écriture depuis HDFS
- —Intégration avec des bases de données relationnelles (JDBC)
- —Gestion des modes de sauvegarde (append, overwrite, ignore)
- —Gestion des schémas et évolution des données
08.Introduction à MLlib : Machine Learning avec Spark
- —Rôle de MLlib dans l'écosystème Spark
- —Préparation des données pour le Machine Learning
- —Algorithmes de classification : régression logistique, arbres de décision
- —Algorithmes de clustering : K-means
- —Évaluation des modèles ML
09.Déploiement d'Applications Spark avec YARN
- —Modes de déploiement Spark (client, cluster)
- —Comprendre YARN et son rôle dans Spark
- —Soumettre une application Spark avec `spark-submit`
- —Surveillance et débogage d'applications Spark sur YARN
- —Gestion des ressources et tuning
10.Optimisation des Performances et Debugging
- —Comprendre le Spark UI pour le monitoring
- —Analyse des stages, tasks, et shuffles
- —Stratégies de partitionnement et de sérialisation
- —Gestion de la mémoire et garbage collection
- —Meilleures pratiques pour des applications Spark performantes
11.Cas Pratiques et Bonnes Pratiques de Développement
- —Étude de cas complète : ingestion, transformation, analyse
- —Exemples de déploiement d'applications concrètes
- —Bonnes pratiques pour un code PySpark maintenable
- —Gestion de la configuration et des logs
- —Perspectives: Structured Streaming, Spark on Kubernetes
Concevoir l'architecture d'applications Big Data avec Spark
Définir les composants Spark (RDD, DataFrame, Streaming) adaptés aux besoins d'ingestion, de traitement et d'analyse de grands volumes de données structurées et non structurées, en intégrant l'écosystème Big Data.
Développer des applications PySpark pour le traitement distribué
Écrire du code PySpark efficace pour manipuler, transformer et agréger des données massives en utilisant les API RDD et DataFrame, ainsi que les fonctions Spark SQL et les UDFs.
Optimiser et Déployer des workflows Spark en production
Diagnostiquer les goulets d'étranglement avec Spark UI, appliquer des techniques d'optimisation (partitionnement, cache, mémoire) et déployer des applications Spark sur des gestionnaires de clusters comme YARN.
Intégrer Spark avec diverses sources et outils Big Data
Lire et écrire des données depuis/vers HDFS, bases de données, formats variés (Parquet), et interagir avec des outils comme Kafka pour le streaming ou MLlib pour le Machine Learning.
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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Développer des applications Big Data avec Apache Spark et Python — pourquoi la choisir ?
Maîtrise de PySpark
Apprenez à développer des applications PySpark pour le traitement distribué, garantissant une expertise pratique dans un environnement Big Data.
Optimisation des Workflows
Découvrez comment optimiser et déployer vos workflows Spark en production, afin d'améliorer la performance et l'efficacité des applications.
Intégration Multi-Sources
Intégrez Spark avec diverses sources et outils Big Data, vous permettant d'exploiter pleinement vos données pour des analyses approfondies.
Manipulation Avancée des DataFrames
Apprenez à manipuler et optimiser des DataFrames, une compétence essentielle pour tirer le meilleur parti de vos données dans Spark.
Installation et Configuration
Formation pratique sur l'installation et la configuration de Spark en local, facilitant votre prise en main rapide de l'outil.
Approche Inter-Entreprise
Bénéficiez d'un cadre inter-entreprise pour échanger des pratiques et solutions avec d'autres professionnels du secteur, enrichissant votre apprentissage.
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Développer des applications Big Data avec Apache Spark et Python.
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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.
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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.
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Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Développer des applications Big Data avec Apache Spark et Python en situation
“Après la formation, il a conçu une architecture d'application Big Data qui a permis d'améliorer le traitement des données en temps réel.”
“En utilisant PySpark, il a optimisé des workflows qui ont réduit le temps de traitement des données de plusieurs heures à quelques minutes.”
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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
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