Formation Spark

Vos pipelines de données saturent et les traitements en batch durent des heures. Une formation Spark vous permet de passer à un traitement distribué rapide, sans réécrire toute votre architecture.

• Data engineers débutants : vous manipulez des fichiers CSV et des requêtes SQL, mais les volumes commencent à dépasser vos outils habituels. Une formation d'initiation vous permet de poser les bases du calcul distribué avec Apache Spark.
• Développeurs Python confirmés : vous maîtrisez le langage mais n'avez jamais travaillé sur un cluster. Un parcours orienté PySpark vous permet de traiter des dizaines de millions de lignes avec la syntaxe que vous connaissez déjà.
• Data analysts en évolution : vous produisez des rapports sur des données agrégées et souhaitez monter en autonomie technique. Une formation Spark SQL vous permet d'interroger de grands volumes directement, sans attendre un data engineer.
• Professionnels en reconversion data : vous venez d'un autre secteur et visez un poste de data engineer ou d'ingénieur big data. Un parcours structuré de zéro vous permet d'acquérir les fondamentaux attendus par les recruteurs.

Une formation Spark transforme votre façon de travailler sur des données volumineuses.

• Traiter un jeu de données de plusieurs gigaoctets en quelques minutes grâce aux RDD distribués.
• Interroger des tables structurées à grande échelle via Spark SQL sans écrire une ligne de MapReduce.
• Détecter des anomalies en quasi-temps réel avec Spark Streaming sur un flux de données continu.
• Entraîner un modèle de classification sur des millions d'exemples grâce à MLlib.
• Soumettre un job Spark sur un cluster cloud et superviser son exécution via la Spark Web UI.

Voici deux exemples de parcours pour vous projeter concrètement dans une formation en Spark.

Spark : prise en main du traitement distribué (niveau initiation)

Ce parcours s'adresse à toute personne familière de Python sans expérience big data. L'objectif est de soumettre un premier job Spark fonctionnel sur un cluster.

• Durée estimée : 2 jours (14 heures)
• Objectif principal : exécuter un pipeline de traitement de données distribué de bout en bout

Spark : streaming et machine learning (niveau perfectionnement)

Ce parcours cible les data engineers à l'aise avec les DataFrames. Il vise à intégrer Spark dans un pipeline temps réel avec une couche prédictive.

• Durée estimée : 3 jours (21 heures)
• Objectif principal : construire un pipeline Spark Streaming enrichi d'un modèle MLlib en production