Introduction à Pyspark
L’ère de la big data est bien présente. Avec l’augmentation exponentielle des données, il est vital d’utiliser des outils qui peuvent traiter efficacement ces volumes massifs d’informations. PySpark, la combinaison puissante de Spark et Python, se présente comme une solution incontournable pour le traitement distribué des données. Notre formation sur “Introduction à PySpark” est conçue pour vous familiariser avec cet outil puissant, vous offrant les compétences nécessaires pour évoluer avec confiance dans le paysage de la big data.
Nos formations sont accessibles à toutes les personnes, y compris celles en situation de handicap.
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Le métier & la formation DataKoo Training
Mission
Dans un monde numérique en constante évolution, l’importance de rester à jour avec les technologies émergentes est primordiale. DataKoo Training reconnaît cette nécessité et s’est positionné comme un pionnier dans le domaine de la formation technologique.
Expertise avérée :
DataKoo Training n’est pas simplement un centre de formation; c’est un incubateur de compétences. Nous décodons les complexités de la big data, fournissant une plateforme d’apprentissage complète et riche. Notre expertise ne provient pas seulement des manuels mais de l’expérience réelle, donnant vie à des concepts qui peuvent sembler éthérés au premier abord.
Un corps enseignant d’élite:
Nos formateurs sont sélectionnés pour leur double compétence: une solide formation académique et une expérience industrielle riche. Cette combinaison garantit que les participants reçoivent une formation qui est à la fois théoriquement solide et pertinent sur le plan professionnel.
Un parcours adapté:
Que vous soyez novice dans le monde de la big data ou un professionnel cherchant à élargir son arsenal de compétences, DataKoo Training a prévu un itinéraire pour vous. Nos cours sont conçus pour être évolutifs, permettant aux apprenants de commencer par les bases et d’avancer progressivement vers des concepts plus avancés, le tout dans un environnement d’apprentissage stimulant.
L’engagement DataKoo:
Au-delà de la formation, DataKoo s’engage à être votre partenaire tout au long de votre carrière. Avec des ressources d’apprentissage continu, des mises à jour sur les dernières tendances en matière de big data et un réseau de professionnels de l’industrie, nous veillons à ce que votre investissement dans l’éducation avec nous continue de porter ses fruits longtemps après la fin de la formation.
Embrassez l’avenir de la big data avec assurance. Avec DataKoo Training, vous êtes équipé non seulement pour comprendre, mais aussi pour innover dans le domaine passionnant de PySpark et au-delà.
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🎯 Objectifs de la Formation
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📚 Contenu du cours
Introduction à Spark et PySpark
Plongez dans le monde du calcul distribué avec un aperçu de la naissance de Spark, de ses principes architecturaux et de la richesse de son écosystème. Saisissez la synergie entre Spark et Python, qui a conduit à la création de PySpark, et comprenez sa place dans les solutions modernes de big data.
Manipulation de données avec PySpark
Découvrez le cœur de PySpark: RDDs (Resilient Distributed Datasets) et DataFrames. Apprenez comment ces structures de données permettent une manipulation flexible et optimisée des données à grande échelle, tout en offrant la familiarité des opérations de traitement des données.
Opérations de transformation et d'action
Explorez les opérations fondamentales qui sont le moteur de toute application PySpark. Découvrez comment utiliser des fonctions comme map, reduce et filter pour transformer vos données, et comment les opérations d'action vous aident à tirer des résultats concrets de vos datasets.
Travail avec les bases de données SparkSQL
Plongez dans le monde des requêtes avec SparkSQL. Apprenez à interroger vos DataFrames comme vous le feriez avec une base de données traditionnelle, tout en bénéficiant des optimisations de performance de Spark. Acquérez également des compétences pour améliorer la vitesse et l'efficacité de vos requêtes.
Machine Learning avec PySpark
Embarquez pour un voyage passionnant dans le paysage du Machine Learning avec PySpark. Découvrez la bibliothèque MLlib, explorez une variété d'algorithmes, et mettez en œuvre des modèles sur des jeux de données réels pour obtenir des insights prédictifs.
Meilleures pratiques et astuces
Équipez-vous des connaissances nécessaires pour construire des applications PySpark robustes et performantes. Apprenez les meilleures pratiques pour optimiser vos applications, débugger efficacement, et déployer vos solutions dans des environnements de production.
Le métier en quelques chiffres
En France, le salaire moyen d’un ingénieur spécialisé en Big Data avec une expertise en PySpark varie généralement entre 45 000 € et 70 000 € par an, en fonction de l’expérience, de la localisation (les salaires à Paris étant généralement plus élevés) et de la spécificité du rôle.
La demande pour les compétences en Big Data dépasse l’offre en France. Selon certaines estimations, le pays pourrait connaître une pénurie de près de 200 000 experts en données d’ici 2022. Cette demande accrue met en évidence la valeur des compétences en PySpark dans le marché du travail français.
Près de 68% des entreprises envisagent d’embaucher des experts en big data dans les prochaines années. PySpark étant l’un des outils clés de cette industrie, la maîtrise de cette technologie est considérée comme un avantage distinctif pour les candidats.
Format & Prérequis
Format 1 jour
Introduction à Apache Spark: Histoire, Avantages, et Écosystème.
Présentation de PySpark: Pourquoi PySpark?
Installation et Configuration.
Notions fondamentales: RDD (Resilient Distributed Dataset) et DataFrames.
Opérations de base avec RDDs et DataFrames.
Format 2 jours
Jour 1:
Introduction à Apache Spark: Histoire, Avantages, et Écosystème.
Présentation de PySpark: Pourquoi PySpark?
Installation et Configuration.
Notions fondamentales: RDD.
Jour 2:
Introduction aux DataFrames.
Transformations et Actions.
Lecture et Écriture de données.
Optimisation et meilleures pratiques.
Format 4 jours
Jour 1:
Introduction à Apache Spark: Histoire, Avantages, et Écosystème.
Présentation de PySpark: Pourquoi PySpark?
Installation et Configuration.
Jour 2:
Notions fondamentales: RDD.
Opérations de base avec RDDs.
Transformations et Actions.
Jour 3:
Introduction aux DataFrames.
Manipulation des données avec DataFrames.
Lecture et Écriture de données.
Jour 4:
Optimisation et meilleures pratiques.
Introduction à la librairie MLlib pour le Machine Learning avec PySpark.
Projet de synthèse: Application PySpark de bout en bout.
Prérequis
Bonnes connaissances en Python. Notions de bases sur les systèmes de traitement de données distribués.
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Créneaux de Formation Accessibles à Tous
Chez DataKoo Training, nous sommes fiers de proposer des créneaux horaires flexibles qui conviennent à un public varié, qu’il s’agisse d’étudiants, de professionnels en activité, ou de toute personne souhaitant développer ses compétences en Data Journalisme. Nous comprenons l’importance de l’accessibilité de la formation pour tous, et c’est pourquoi nous offrons une diversité d’options de créneaux horaires pour répondre à différents besoins et horaires de vie.
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