Python sur Spark avec Databricks

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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 69 - Lyon 2e
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  • 01 - Ain
  • 03 - Allier
  • 07 - Ardèche
  • 15 - Cantal
  • 26 - Drôme
  • 38 - Isère
  • 42 - Loire
  • 43 - Haute-Loire
  • 63 - Puy-de-Dôme
  • 69 - Rhône
  • 73 - Savoie
  • 74 - Haute-Savoie
Objectifs


Maîtriser la librairie PySpark afin d'utiliser Apache Spark avec le langage de programmation Python sur un environnement Databricks.
Programme
- Présentation de Databricks

  • Historique

  • Différence entre l'utilisation Administrateur et Utilisateur

  • Comment mettre en place un projet sur Databricks/AWS

  • Comment créer un cluster de calcul avec Databricks/AWS

  • Gestion des notebooks, des utilisateurs et des ressources

- Introduction à Spark


  • Rappels sur le Big Data

  • Présentation de Spark: Spark RDD, Spark SQL, Spark MLlib, Spark GraphX

  • Configurer un Spark Context et une Spark Session

  • Gestion de la mémoire sous Spark

- Présentation de PySpark et l'API Pyspark RDD


  • Présentation de Pyspark et fonctionnement avec les Java Virtual Machines

  • Présentation de l'API Pyspark RDD et manipulation de données non structurées

  • Mise en pratique avec des fichiers textes (comptage de mots, nettoyage d'un fichier texte structuré) et avec des opérations d'agrégation sur PairRDDs

- Utilisation de l'API Pyspark SQL


  • Présentation de l'API Pyspark SQL

  • Lecture de fichiers csv, json, parquet et sauvegarde de fichier

  • Nettoyage et manipulation de données

  • Groupby et agrégation

  • Jointure de tables

  • Lien entre SQL et Python

  • Manipulation d'objets Row, et Window

  • Manipulation de dates

  • Utilisation de User Defined Function et de Pandas User Defined functions

  • Présentation de Pyspark Pandas

  • Nombreuses mises en pratique sur des jeux de données

- Introduction au Machine Learning


  • Qu'est-ce que le Machine Learning? Apprentissages supervisé et non supervisé

  • Compromis Biais Variance

  • Modèles Linéaires

  • Modèles Non Linéaires

  • Modèles ensemblistes

  • Modèles de clustering

  • Métriques et évaluation des performances

- Machine Learning avec PySpark


  • Différence entre MLlib SQL et MLlib RDD

  • Les transformations de processing sur les données et notions de Pipeline

  • Mise en pratique avec des modèles de Machine Learning sur des problématiques de clustering, de classification (données numériques et texte)

  • Evaluation des performances avec Pyspark MLlib

  • Utilisation de la librairie Xgboost sous un environnement Spark

  • Utilisation de Pandas UDF pour faire tourner des modèles scikit-learn ou tensorflow en inférence
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