Se former en Maîtriser l'analyse de données à grande échelle avec Python et Spark sur Databricks | Labolecerf

Vous cherchez à structurer votre montée en compétences ? Le parcours Maîtriser l'analyse de données à grande échelle avec Python et Spark sur Databricks répond à ce besoin.

Cette formation est conçue pour des équipes techniques ou métiers souhaitant exploiter la puissance de Spark avec Python dans un environnement Databricks. Les participants apprendront à concevoir des pipelines de données, optimiser des traitements parallèles et déployer des solutions scalables pour des cas d'usage concrets en analyse de données ou machine learning. Les exercices s'appuient sur des jeux de données réels et des bonnes pratiques d'ingénierie logicielle appliquées aux données. L'approche est pragmatique, axée sur la résolution de problèmes rencontrés en milieu professionnel.

Objectifs

• Maîtriser les concepts fondamentaux de Spark avec Python pour le traitement distribué", "Savoir configurer et optimiser un environnement Databricks pour des pipelines de données", "Concevoir des jobs Spark Pythonants pour des cas d'usage analytiques ou opérationnels", "Appliquer les bonnes pratiques de développement et de maintenance pour des projets Data à échelle", "Réaliser un projet complet intégrant ingestion, transformation et export de données"]

Programme

[{"module": "Introduction à Spark et Databricks pour Python", "content": "Présentation des cas d'usage concrets en entreprise pour Spark et Databricks. Architecture distribuée de Spark : RDD et DataFrame. Configuration d'un cluster Databricks et interfaces clés. Premiers pas avec PySpark : lecture et écriture de données. Différences fondamentales entre traitements locaux et distribués. Bonnes pratiques pour la gestion des ressources.", "duration_hours": 1}, {"module": "Manipulation avancée de données avec PySpark", "content": "Transformations complexes sur DataFrames (groupes, agrégations, jointures). Gestion des types de données et optimisation mémoire. Utilisation des fonctions de fenêtrage pour l'analyse temporelle. Stratégies de partitionnement pour améliorer les performances. Intégrat

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).