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Formations Big Data / Datavisualisation - IT - Informatique

Formation Big Data – Niveau Expert : Parcours complet sur Apache Kafka, Spark, MLOps, DataOps et Databricks

Niveau :

Satisfaction de nos apprenants en 2024 : 98%
Taux d’assiduité : 100%

Tout savoir sur votre formation :

Formez-vous selon vos disponibilités ! Vous proposez 3 dates au choix et votre formateur vous confirme la date souhaitée.

En présentiel dans votre entreprise, dans l’un de nos 54 centres de formation ou en distanciel par visioconférence.

Contexte de la formation

Vous êtes à la recherche d’une formation complète sur le Big Data ? Vous souhaitez maîtriser les technologies clés comme Apache Kafka, Apache Spark et ElasticSearch ? Vous êtes au bon endroit pour accélérer votre carrière dans le domaine des données à grande échelle.

Dans le monde numérique d’aujourd’hui, la maîtrise des technologies du Big Data est devenue essentielle. Les compétences en Apache Kafka, Apache Spark et ElasticSearch sont particulièrement recherchées par les entreprises qui gèrent de grandes quantités de données. Ces technologies sont au cœur des opérations de traitement et d’analyse des données. Elles permettent aux professionnels de se démarquer dans leur domaine. En plus d’offrir des avantages professionnels, ces compétences peuvent également apporter des bénéfices personnels tels que l’amélioration de la résolution de problèmes, la pensée analytique et la capacité à gérer des projets complexes. En maîtrisant ces technologies, vous pouvez accélérer votre carrière et vous ouvrir des opportunités dans des entreprises de premier plan.

N’oubliez pas que dans le domaine du Big Data, la technologie évolue rapidement. Il est donc essentiel de rester à jour.

Avec Expertisme, Organisme de Formation certifié QUALIOPI, vous pouvez acquérir ces compétences essentielles. Notre programme de formation couvre divers aspects du Big Data, en mettant l’accent sur les technologies et méthodes clés pour gérer, traiter et analyser les données à grande échelle. Votre Formateur Expert Métier vous guidera à travers une série de modules pratiques et théoriques. Vous apprendrez à utiliser Apache Kafka pour le streaming centralisé et Apache Spark pour optimiser les traitements des données. Le programme inclut également des modules sur l’industrialisation des projets de Data Science avec Kubeflow et l’implémentation de MLOps et DataOps pour construire des pipelines automatisés et résilients. En outre, vous serez formé à la programmation avec Hadoop en Java et Scala et à l’indexation de contenu avec ElasticSearch. Notre formation est conçue pour être adaptable et efficace, vous permettant d’acquérir rapidement des compétences pratiques.

Ne ratez pas cette opportunité de booster votre carrière. Inscrivez-vous à notre formation Big Data dès aujourd’hui et commencez à vous démarquer dans votre domaine. C’est le moment d’agir et de mettre vos compétences au niveau supérieur.

À qui s’adresse cette formation ?

Cette formation s’adresse à un large éventail de professionnels travaillant dans le domaine du Big Data. Les développeurs Spark, les data engineers et les data scientists trouveront une valeur ajoutée dans l’acquisition de compétences sur Apache Kafka, Apache Spark et Databricks. Les data analysts peuvent bénéficier de l’approfondissement des méthodes d’analyse de données à grande échelle. Les ingénieurs DevOps et MLOps, ainsi que les chefs de projet et les architectes, trouveront un intérêt dans les modules consacrés à l’industrialisation des projets de Data Science, l’implémentation de MLOps et DataOps et la supervision de solutions big data. Les administrateurs systèmes et les développeurs Java, souhaitant maîtriser l’analytique big data en mode batch et temps réel ou superviser des systèmes Big Data, sont également les bienvenus. En somme, toute personne désireuse d’élargir ses compétences en gestion, traitement et analyse de données à grande échelle pourra bénéficier de cette formation.

Objectifs

  • Acquérir une maîtrise avancée d’Apache Kafka pour optimiser la communication entre les applications, la configuration des clusters et l’intégration de sources de données variées tout en garantissant la sécurité des données
  • Développer une expertise en optimisation des performances d’Apache Spark dans un environnement Hadoop, en maîtrisant notamment l’intégration de Spark, le traitement de données issues de sources diverses et la configuration des clusters pour un rendement maximal
  • Concevoir, déployer et automatiser des pipelines de production robustes en utilisant des principes de Machine Learning (ML) et MLOps, et en intégrant des outils tels que Docker pour l’industrialisation des flux analytiques
  • Maîtriser la gestion des Big Data, notamment par l’installation et la configuration de systèmes comme ElasticSearch, et l’analyse avancée des données avec Spark
  • Acquérir une compréhension approfondie de la programmation Scala et de son interfaçage avec Java pour l’amélioration des compétences techniques, essentielles dans le domaine des données et des systèmes distribués.

Programme

  • 1. INTRODUCTION AU BIG DATA ET AUX TECHNOLOGIES
    • Comprendre les fondamentaux du Big Data : Volume, Variété, Vitesse et Véracité
    • Introduction à Apache Kafka pour le streaming de données : architecture, utilisation et sécurisation
    • Introduction à Apache Spark pour le traitement de données : architecture, utilisation et sécurisation
    • Découverte d’ElasticSearch pour l’indexation de contenu : architecture, utilisation et sécurisation
    • Session pratique : configuration d’un environnement de travail avec Kafka, Spark et ElasticSearch
  • 2. DÉVELOPPEMENT ET OPTIMISATION DES PIPELINES DE DONNÉES
    • Utilisation d’Apache Kafka pour l’intégration des données de diverses sources
    • Gestion des communications inter-applications avec Kafka Connect
    • Ingestion et analyse de données en temps réel avec Spark Streaming et Kafka
    • Utilisation de conteneurs Docker pour faciliter le déploiement d’applications analytiques
    • Session pratique : mise en place et optimisation d’un pipeline de données avec Kafka, Spark et Docker
  • 3. INDUSTRIALISATION DES PROJETS DE DATA SCIENCE
    • Introduction au suivi et à la gestion des modèles de machine learning avec MLflow
    • Déploiement et gestion de modèles d’apprentissage automatique avec Kubernetes et Kubeflow
    • Intégration de solutions cloud pour des cas d’usage avancés (sans mention spécifique de plateformes)
    • Session pratique : déploiement d’un modèle de machine learning avec MLflow, Kubeflow et Kubernetes
  • 4. MLOPS ET DATAOPS : CONSTRUCTION DE PIPELINES ROBUSTES
    • Comprendre les concepts avancés du DataOps et des MLOps
    • Importance des pipelines robustes pour le traitement et l’analyse des données en continu
    • Conception, déploiement et surveillance de pipelines MLOps avec Python et MLflow
    • Session pratique : construction d’un pipeline MLOps avec Python et MLflow
  • 5. SUPERVISION DES SOLUTIONS BIG DATA
    • Introduction à la supervision de solutions avec Grafana et Kibana
    • Visualisation des données avec Prometheus
    • Session pratique : mise en place d’un tableau de bord de supervision avec Grafana, Kibana et Prometheus
  • 6. PROGRAMMATION APPLIQUÉE AU BIG DATA
    • Approfondissement de la programmation avec Hadoop en Java
    • Introduction à la programmation avec Scala pour le Big Data
    • Session pratique : développement d’une application Big Data avec Hadoop et Scala
  • 7. CAS D'USAGE ET TRAVAUX PRATIQUES
    • Etude de cas d’usage réels du Big Data
    • Projets pratiques permettant de mettre en application les connaissances et compétences acquises
    • Présentation et discussion des projets réalisés : retours d’expérience et échanges de bonnes pratiques

Version 4. Mise à jour le 01/01/2025
© EXPERTISME – Groupe SELECT® 2025 Tous droits réservés. Les textes présents sur cette page sont soumis aux droits d’auteur.

Pré-requis

Être muni d’un ordinateur relié à Internet, possédant une caméra, un micro et un haut parleur.
Posséder une solide expérience en développement avec Apache Spark.
Avoir une bonne maîtrise de la programmation en Python ou Scala.
Avoir de bonnes connaissances en Java ou Python.
Avoir des bases en Machine Learning et analyse de données.
Maîtriser la programmation objet.
Connaître les concepts de bases de données, les protocoles réseaux et les architectures applicatives en entreprise.
Être familier avec les systèmes Unix/Linux et des outils de virtualisation comme VirtualBox et Vagrant.
Avoir des notions sur Hadoop et une compréhension des API Spark, RDD et DataFrame.
Connaître les principes des algorithmes d’apprentissage supervisés et non supervisés.

Points forts de la formation

  • Votre plan pédagogique de formation sur-mesure avec l’évaluation initiale de votre niveau de connaissance du sujet abordé
  • Des cas pratiques inspirés de votre activité professionnelle, traités lors de la formation
  • Un suivi individuel pendant la formation permettant de progresser plus rapidement
  • Un support de formation de qualité créé sur-mesure en fonction de vos attentes et des objectifs fixés, permettant un transfert de compétences qui vous rende très rapidement opérationnel
  • Les dates et lieux de cette formation sont à définir selon vos disponibilités
  • Animation de la formation par un Formateur Expert Métier
  • La possibilité, pendant 12 mois, de solliciter votre Formateur Expert sur des problématiques professionnelles liées au thème de votre formation
  • Un suivi de 12 mois de la consolidation et de l’évolution de vos acquis.

Approche pédagogique

L’approche pédagogique a été construite sur l’interactivité et la personnalisation : Présentation illustrée et animée par le Formateur Expert, partage d’expériences, études de cas, mise en situation réelle.
Tous les supports sont fournis par support papier, mail ou clé USB à chaque stagiaire.

Méthodologie pédagogique employée :
Chaque formation en présentiel ou en distanciel est animée par un Formateur Expert Métier sélectionné selon ses compétences et expériences professionnelles. Apport d’expertise du Formateur, quiz en début et fin de formation, cas pratiques, échanges d’expérience. Accès en ligne au support de formation.

Méthodes utilisées et évaluation :
Evaluation et positionnement lors de la définition du projet pédagogique avec le(s) stagiaire(s). Un QCM est donné aux stagiaires le dernier jour de la formation pour valider leurs apprentissages. Une correction collective est effectuée par le Formateur. Une évaluation de fin de stage en direct est organisée entre le Formateur et le(s) stagiaire(s) pour recueillir et prendre en compte leurs appréciations. Une attestation de fin de stage est remise aux stagiaires.

Accessibilité

Toute demande spécifique à l’accessibilité de la formation par des personnes handicapées donnera lieu à une attention particulière et le cas échéant une adaptation des moyens de la formation.
Public en situation de handicap, contactez notre référent handicap au 01 42 66 36 42.

Formateur

Nos Formateurs sont des Experts Métiers intervenants sur les prestations inhérentes sur la thématique de la formation. Ils réalisent les audits et co-construisent l’offre et le déroulé de la formation avec l’Ingénieur Pédagogique avant validation par le Responsable Pédagogique. Ils sont sélectionnés pour leurs compétences pédagogiques et leurs expériences dans la formation pour adultes.

Référence : IT-91898

Durée : 70 heures soit 10 jours

Tarif : 11250€ HT / Personne

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