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informatique

Formation Développer des applications Big Data avec Apache Spark et Python

Maîtrisez Apache Spark avec Python pour le Big Data. Apprenez à concevoir, développer et déployer des applications robustes. Idéal pour les data scientists et ingénieurs. Optimisez le traitement et l'analyse de grands volumes de données.

PrésentielDistanciel21 h✅ Développer des applications Big Data avec Apache Spark et PythonOPCOFAFFranceTravailCPFRégionFNE Formation
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Réponse sous 24h ouvré

Ce que vous apprendrez durant
la formation Développer des applications Big Data avec Apache Spark et Python

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.

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La formation parfaite pour :

DATA SCIENTISTS

Perfectionnez vos compétences en analyse de Big Data. Apprenez à manipuler d'énormes jeux de données avec Spark et Python pour des insights plus rapides et pertinents.

INGÉNIEURS BIG DATA

Développez et optimisez des applications robustes pour le traitement distribué. Maîtrisez PySpark pour améliorer la performance de vos pipelines et architectures Big Data.

DÉVELOPPEURS PYTHON

Élargissez vos horizons vers le Big Data. Adaptez vos compétences Python pour construire des solutions scalables avec Apache Spark, ouvrant de nouvelles opportunités professionnelles.

CHEFS DE PROJET TECHNIQUE

Comprenez les capacités de Spark et PySpark pour mieux piloter vos projets Big Data. Évaluez les architectures et les solutions techniques basées sur cette technologie clé.

Programme de la formation
Développer des applications Big Data avec Apache Spark et Python

  • 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

  • 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

  • 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)

  • 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

  • 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)

  • 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

  • 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

  • Spark Streaming : Traitement de Données en Temps Réel
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

Encore des questions ?

Nous pouvons adapter le programme de la formation Développer des applications Big Data avec Apache Spark et Python à vos besoins. Contactez un conseiller en formation

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FAQs

Questions souvents posées

Vous avez des interrogations ? Nous avons les réponses. Consultez notre FAQ pour découvrir les questions que d’autres se posent souvent avant de se lancer dans une formation.

Vous avez encore des questions ?
  • Prérequis

    - Connaissances de base en Python (syntaxe, structures de données). - Notions fondamentales sur les bases de données relationnelles ou non-relationnelles (SQL est un plus). - Compréhension des concepts de base du stockage et du traitement de données (optionnel mais utile).

  • - Ordinateur portable avec au moins 8 Go de RAM (recommandé 16 Go). - Système d'exploitation : Windows, macOS ou Linux. - Accès administrateur pour l'installation de logiciels (Java, Apache Spark, Python, IDE). - Connexion internet stable.

  • 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.

  • Jaylan Nikolovski Pour tout renseignement : 06 72 09 69 52 / jaylan.n@imi-executive-solutions.com

  • 25 juin 2025

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Gestion centralisée des accès
Devis personnalisé selon vos besoins

Le champ de la formation est exonéré de TVA.

Les financements possibles

Notre métier est aussi de vous accompagner dans l'activation des différents financeurs pour vous éviter le moins de reste à charge possible.

A la fin de cette formation, ajoutez sur votre CV :

Développer des applications Big Data avec Apache Spark et Python

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