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Formation Python PySpark : Apprenez à traiter efficacement vos Big Data

Niveau :

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

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Contexte de la formation

Vous cherchez à maîtriser PySpark pour traiter vos données en masse de manière rapide et efficace ? Vous voulez exploiter pleinement la puissance de PySpark dans vos projets de traitement de données ? Le monde du numérique ne cesse d’évoluer et votre carrière avec, c’est le moment d’agir.

L’ère du numérique a vu une explosion des volumes de données générés et collectés par les entreprises. L’analyse et le traitement de ces données sont devenus essentiels pour maintenir un avantage concurrentiel. Dans ce contexte, PySpark, une interface Python pour Apache Spark, se distingue comme un outil incontournable. Sa capacité à traiter rapidement des données en masse fait de lui un allié de taille dans la gestion efficace de l’information. En maîtrisant PySpark, vous allez vous démarquer dans votre domaine et accélérer votre carrière. Les bénéfices sont multiples : une meilleure compréhension de vos données, une capacité à prendre des décisions éclairées basées sur ces dernières, et une efficacité accrue dans vos projets de traitement de données.

La maîtrise de PySpark, c’est l’assurance d’être à la pointe de la technologie et de répondre aux défis du monde numérique.

Avec Expertisme, Organisme de Formation certifié QUALIOPI, vous avez l’opportunité de suivre une formation en PySpark conçue pour vous permettre d’exploiter pleinement la puissance de cet outil dans vos projets de traitement de données. Les bénéfices sont immédiats : une compréhension avancée de PySpark, le développement de compétences pratiques pour son application dans des scénarios réels, l’optimisation de la performance de vos tâches de traitement de données, et la capacité à intégrer PySpark avec d’autres outils de l’écosystème Big Data. Votre Formateur Expert Métier partagera avec vous ses connaissances approfondies et vous guidera à travers des exercices pratiques pour maximiser votre apprentissage.

La formation est adaptée à votre niveau et à vos besoins, que vous soyez un data scientist, un ingénieur de données, un analyste de données ou un développeur. En choisissant cette formation, vous choisissez d’investir dans votre carrière et de vous doter des compétences nécessaires pour relever les défis du monde numérique.

Il est temps de faire le premier pas vers un avenir prometteur dans le domaine du traitement de données. En suivant notre formation en PySpark, vous aurez toutes les clés en main pour transformer vos données en précieux insights. N’attendez plus, c’est le moment de vous démarquer et d’accélérer votre carrière.

À qui s’adresse cette formation ?

Cette formation s’adresse à une variété de professionnels travaillant dans le domaine de la science des données. Elle peut être particulièrement bénéfique pour les data analysts, les data scientists et les data engineers qui cherchent à améliorer leur capacité à traiter efficacement de grandes quantités de données. En outre, les développeurs qui travaillent avec des bases de données à grande échelle peuvent également trouver cette formation utile pour améliorer leurs compétences en matière de traitement de données. Que vous soyez un professionnel expérimenté cherchant à élargir vos compétences, ou que vous soyez en début de carrière dans l’un de ces domaines, cette formation vous fournira les outils et les techniques nécessaires pour traiter rapidement vos données en masse avec PySpark. Il est recommandé d’avoir une certaine connaissance de base en programmation et en science des données pour tirer le meilleur parti de cette formation.

Objectifs

Comprendre et expliquer le rôle et l’importance de PySpark dans le traitement de données massives
Développer une compétence pratique dans la mise en place et l’interaction avec l’environnement Spark
Appliquer efficacement Spark SQL pour manipuler les DataFrames et tirer des informations pertinentes des données
Maîtriser le transfert de données entre PySpark et Pandas pour une manipulation de données optimale
Mettre en œuvre des projets d’analyse de données en utilisant PySpark, en partant de l’installation jusqu’à l’interprétation des résultats.

Programme

1. INTRODUCTION À HADOOP
- Définition et rôle d’Hadoop dans le Big Data
- Présentation de l’architecture Hadoop
- Fonctionnement d’Hadoop
- Présentation des modules principaux : HDFS, YARN, MapReduce, Hadoop Common
2. DÉCOUVERTE DE SPARK
- Comparaison Spark vs Hadoop
- Les différences avec MapReduce
- Raison d’utilisation de Spark
- Présentation des fonctionnalités : MLlib, Streaming SQL, GraphX
- Fonctionnement de Spark
- Présentation des ensembles de données : RDD, DataFrames, Data Sets
3. INSTALLATION ET PREMIÈRE INTERACTION AVEC SPARK
- Installation en local, sur une infrastructure distribuée et sur le Cloud
- Première interaction avec Spark
4. SPARK SQL
- Introduction à Spark SQL
- Création de DataFrames
- Manipulation des DataFrames
- Chargement des données
- Stockage des données
- Différences entre l’API SQL et l’API dataframe
- Explication du fonctionnement de catalyst, et outils de diagnostique et debugging
5. UTILISATION DE PYSPARK
- Présentation de PySpark
- Utilisation de SparkSQL pour manipuler des données
- Chargement des données de différents formats
- Transformation des données
- Travaux pratiques : Chargement et transformation de données avec PySpark
6. L'API PANDAS
- Installation de Pandas
- Utilisation de transform et apply
- Gestion des types de données
- Utilisation des hints
- Bonnes pratiques de développement
7. SPARK.ML
- Apprentissage supervisé
- Utilisation de Random trees
- Création de recommandations personnalisées
- Traitement de données textuelles
- Automatisation des analyses avec des pipelines
8. SPARK STREAMING
- DStream
- Les sources de données
- Utilisation de l’API
- Modification des données
9. TROUBLESHOOTING
- Gestion des exceptions liées à l’absence de mémoire
- Que faire lors d’un échec répété de la tâche Spark
- Que faire lors d’un échec de la commande Spark Shell
- Gestion de l’erreur FileAlreadyExistsException
- Gestion de l’erreur Too Large Frame
- Que faire quand les jobs Spark échouent à cause d’échecs de compilation

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.
Avoir des connaissances en SQL. Les concepts de base de cette langue de programmation seront fréquemment utilisés lors de la formation.
Posséder des connaissances de base en mathématiques et statistiques. Ces compétences sont essentielles pour comprendre et utiliser efficacement les outils de traitement de données.
Avoir des connaissances de base de Python. PySpark est une interface pour Apache Spark en Python, donc une familiarité avec ce langage de programmation est nécessaire.

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

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-95758

Durée : 21 heures soit 3 jours

Tarif : 2930€ HT / Personne

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Durée : 21 heures soit 3 jours

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Témoignages
de nos apprenants

« Formation complète sur le social Selling sur LinkedIn.
J’ai apprécié le support de formation très complet et documenté. Formateur extrêmement professionnel à l’écoute des problématiques et des diﬃcultés. »

« La formation m’a apporté une totale satisfaction.
J’ai reçu les informations nécessaires à la mise en pratique du référencement naturel de mon site Internet et les éléments correctifs aux pratiques précédemment utilisées.
Merci au formateur qui est un référenceur de métier. »

« La réunion organisée en amont de la formation a permis de cerner nos attentes et de cibler les besoins.
La formation aux publicités Facebook Ads était donc adaptée et a permis de voir les diﬀérents points attendus. Le formateur était à l’écoute et a répondu à l’ensemble de nos questions.
Il a également pu analyser nos contenus et performances de certaines campagnes et nous conseiller. »

« Très bonne formation à l’usage de Matomo Analytics.
Formateur à l’écoute et très pédagogue.»

« Merci pour la rapidité avec laquelle cette formation LinkedIn Ads a été organisée.
Par ailleurs, tout était clair et très bien expliqué par le formateur. »

« Formation personnalisée et individuelle, très appréciée.
La formation répondait à mes attentes : théorie et pratique.
Guillaume est pédagogue et c'était très intéressant.
J'ai appris beaucoup de choses ! Merci. »

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Très bonne formation, toujours à l’écoute »

« Les informations que j’ai reçues étaient très claires et adaptées, je suis tout à fait satisfaite de la formation qui m’a été prodiguée. »

« Formation claire faite sur mesure et formateur qui prend le temps de très bien expliquer. Beaucoup d'exemples fournis en Live. Bravo !»

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« Formateur Très dynamique et très à l'écoute des besoins et du niveau de chacun, Merci. Je n'avais pas TikTok jusqu'à ce matin 10H et j'ai réussi à l'issue de cette formation à créer une vidéo. C'est formidable ! »

« Très bonne formation, avec un bon rythme et structuration (explication puis mise en pratique directe à chaque module) »

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« Merci à Guillaume pour cette formation en one-to-one qui était idéale pour appréhender le sujet en se focalisant sur le cas pratique qui me concerne. Guillaume a été très pédagogue, à l'écoute de mes demandes et à répondu à mes questions. Ce type de formation se prête parfaitement au distanciel.»