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.
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
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
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
Spark Streaming : Traitement de Données en Temps Réel
—Configurer un environnement Spark Streaming pour traiter des flux de données en temps réel
—Utiliser DStreams pour créer des pipelines de traitement de données continu
—Intégrer des sources de données en temps réel comme Kafka avec Spark Streaming
—Gérer les états et les fenêtres de temps pour un traitement efficace des données
—Optimiser les performances de Spark Streaming pour un traitement à faible latence
09
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
10
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
11
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
12
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
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques clés de cette formation est de concevoir l'architecture d'applications Big Data avec Spark. Cela implique de comprendre non seulement les principes fondamentaux de Spark, mais aussi son intégration avec des outils et sources de données variés. Les participants apprendront à développer des applications PySpark pour le traitement distribué, un savoir-faire essentiel dans le paysage technologique actuel où la gestion efficace des données massives est cruciale.
Un défi fréquent que rencontrent les apprenants dans ce domaine est la compréhension des concepts de traitement distribué et de leurs implications pratiques. Beaucoup ont tendance à sous-estimer l'importance de l'optimisation des workflows Spark, ce qui peut entraîner des performances médiocres lors de la mise en production. Cette formation met l'accent sur ces aspects critiques, permettant aux participants de surmonter ces obstacles et d'acquérir une expertise solide.
Ce qui distingue cette formation des autres approches est son approche pragmatique et orientée vers l'action. En combinant théorie et pratique via des exercices concrets, les participants ne se contentent pas d'apprendre à utiliser Spark, mais développent également une compréhension approfondie des meilleures pratiques pour le déploiement en production. Cette immersion dans des scénarios réels leur confère un avantage compétitif sur le marché de l'emploi.
Pour tirer le maximum de cette formation, il est recommandé de venir avec des projets ou des idées que vous souhaitez développer. Cela vous permettra d'appliquer directement les concepts appris à des cas concrets, renforçant ainsi votre compréhension et votre compétence. N'hésitez pas à poser des questions et interagir avec les formateurs et vos pairs, car cet échange enrichira votre expérience d'apprentissage et vous aidera à construire un réseau professionnel solide.
Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle, big data
🎯
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.
Compétences acquises
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.
Public, prérequis et modalités
Public visé
DATA SCIENTISTS
INGÉNIEURS BIG DATA
DÉVELOPPEURS PYTHON
CHEFS DE PROJET TECHNIQUE
Prérequis
Aucun prérequis spécifique, mais une bonne connaissance de Python et des concepts de Big Data est recommandée.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue à travers des exercices et des projets pratiques
Évaluation finale avec un examen écrit et une présentation d'un projet
Retour d'expérience et des conseils personnalisés de l'instructeur
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 %.
« 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. »
Questions fréquentes
- 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.
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.
Apache Spark, Python, Jupyter Notebook, etc.
Oui, nous fournissons un environnement de développement virtuel pour la pratique et la mise en œuvre de projets réels
La formation est conçue pour les data scientists et ingénieurs ayant une bonne connaissance de Python et des concepts de Big Data
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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