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Formation Spark

Offre de Formation Spark

Fonctionnement de la plateforme

Les résultats affichés sont des offres de formation correspondant à votre recherche. Certaines de ces formations proviennent de centres partenaires qui rémunèrent notre plateforme pour chaque demande d'information générée. Cela nous permet de maintenir un service gratuit et accessible à tous les utilisateurs.

Les offres de formation issues de centres partenaires (clients) sont d’abord classées selon leur pertinence par rapport à votre recherche, afin de vous proposer les formations les plus adaptées à vos besoins. En cas de pertinence équivalente, les formations sont ensuite ordonnées en fonction de leur performance, calculée notamment sur la base du montant payé par le centre de formation pour chaque mise en relation. Les formations proposées par des centres non partenaires (non clients), qui ne versent aucune rémunération à notre plateforme, apparaissent après celles des centres partenaires et sont également triées par pertinence. Elles sont reconnaissables car elles ne disposent pas de logos.

Pour plus d'informations, consultez nos règles de fonctionnement de la plateforme.

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2 jours à 2 semaines (14h à 70h)
2 semaines à 4 mois ( 70h à 560h)
Supérieur à 4 mois (supérieur à 560h)

Les formations professionnelles pour débuter ou se perfectionner en Spark

Quel programme proposent les formations professionnelles existantes en Spark ?

Bien qu'aucun diplôme spécifique ne soit requis pour apprendre cette matière, les cours dans les filières génie informatique, statistique et mathématique sont très liés à ses concepts. Les théories relatives aux analyses de données peuvent être abordées lors des formations Data science en université ou dans les écoles d'ingénieurs. Cette infrastructure Big data offre un traitement des données ultra rapide en temps réel, mais efficace et sécurisé grâce à l'extension streaming. On apprend souvent parallèlement des cours sur le SGBD Apache Hadoop pour le stockage des données. Il est possible de suivre une formation continue auprès d'un centre ou à distance, avec divers modules selon le niveau du participant. Que vous soyez à Paris, Lyon, Marseille, de nombreux établissements offrent l'option de se former en ligne tout en assurant l'assistance individualisée par des formateurs expérimentés sur les travaux pratiques.

Dans les niveaux avancés, les stagiaires vont pousser leurs connaissances sur des thèmes approfondis tels que : les différents types de sources de données, les architectures de cluster à savoir (Standalone, Apache Mesos ou Hadoop YARN), la programmation en scala pour le machine learning, la manipulation de Data sets via des requêtes SQL, etc.

Les qualités nécessaires pour maîtriser Spark

Quelles sont les qualités pour prendre en main Spark ?

Une bonne compréhension de l'environnement Big data est essentielle pour prendre en main cet outil. Il faut exceller en algorithme et être fort en mathématiques et statistiques. Une bonne notion en développement informatique est aussi indispensable, notamment la maîtrise de son langage natif Scala. Toutes les compétences en machine learning sont d'une grande utilité dans le domaine : Access, SQL, Java, Google Analytics, etc. Elles peuvent s'acquérir par le biais d'une formation.

Il faut développer une grande capacité intellectuelle pour réussir et avoir un esprit d'analyse. Il faut être rigoureux, organisé et polyvalent, car on peut être amené à intervenir dans divers domaines techniques. Il est vital d'effectuer une veille technologique.

Se former à Spark

Quels sont les dispositifs pour se former ? Comment financer sa formation ?

Une multitude de formations existent pour avoir les aptitudes professionnelles requises. Vous pouvez suivre une formation initiale ou continue dans un centre ou institut et obtenir un certificat après évaluation. Les apprentissages sont accessibles en présentiel, à distance ou en alternance. La plupart des programmes proposés en centre sont finançables au CPF. La certification via la VAE peut être envisagée aussi pour les utilisateurs expérimentés. Les salariés en poste peuvent se rapprocher de leur service RH pour un financement partiel ou intégral via l'OPCO. La prise en charge par Pôle emploi est encore une autre alternative pour les demandeurs d'emploi.

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