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Public concerné

Développeurs, Data analysts, Data scientists, architectes Big Data et toute personne souhaitant acquérir des connaissances dans le domaine de la Data Science et sur Spark.

Prérequis

Avoir des notions de SQL et des connaissances de base en mathématiques et statistiques. Une première expérience en programmation Python est requise.

Validez les prérequis

Afin de vérifier que vous disposez bien des prérequis nécessaires à cette formation, nous vous invitons à réaliser ce test.

Temps estimé : 4 minutes.

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Objectifs de formation

A l'issue de cette formation, vous serez capable de :

  • Décrire le principe de fonctionnement de Spark
  • Utiliser l'API PySpark pour interagir avec Spark en Python
  • Mettre en oeuvre les méthodes de Machine Learning avec la librairie MLlib de Spark
  • Traiter les flux de données avec Spark Streaming
  • Manipuler les données avec Spark SQL.

Programme de votre formation

  1. #

    M2I START AVANT VOTRE FORMATION

    Contextualisation du projet de formation et prise en compte des besoins de chacun

    • Positionnement initial de l’apprenant par rapport aux objectifs
    • Définition des priorités et des objectifs personnels de l’apprenant
    • Vidéos de mise en situation
    • Accès au Chat interactif myM2i pour interagir avec les membres de son groupe
    m2i_start_logo
  2. #

    M2I LIVE VOTRE FORMATION ANIMÉE PAR NOTRE EXPERT ¹

    Programme

    Jour 1

    Introduction à Hadoop

    • L'ère du Big Data
    • Architecture et composants de la plateforme Hadoop
    • HDFS
    • NameNode / DataNode / ResourceManager
    • MapReduce et YARN

    Introduction à Spark

    • Qu'est-ce que Spark ?
    • Spark vs MapReduce
    • Fonctionnement
      • RDD
      • DataFrames
      • Data Sets
    • Comment interagir avec Spark ?
    • PySpark : programmer avec Spark en Python

    Installation de Spark

    • Sur une infrastructure distribuée
    • En local
    • En Cloud (présentation avec Amazon AWS et Microsoft Azure)

    Jour 2

    Spark pour la manipulation des données - PySpark

    • Utilisation de SparkSQL et des DataFrames pour manipuler des données
    • Charger des données depuis Hadoop, depuis des fichiers CSV, texte, JSON...
    • Transformer des données (création de DataFrames, ajout de colonnes, filtres...)
    Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
    • Chargement et modifications de données avec Spark et PySpark

    L'utilisation de spark.ml pour le Machine Learning

    • Apprentissage supervisé
      • Forêts aléatoires avec Spark
    • Mise en place d'un outil de recommandation
    • Traitement de données textuelles
    • Automatiser vos analyses avec des pipelines

    Jour 3

    Spark Streaming

    • Introduction à Spark Streaming
    • La notion de "DStream"
    • Principales sources de données
    • Utilisation de l'API
    • Manipulation des données

    Spark SQL

    • Initialisation à Spark SQL
    • Création de DataFrames
    • Manipulation des DataFrames (opérations basiques, agrégations et groupBy, missing data)
    • Chargement et stockage de données (avec Hive, JSON...)

    GraphX et GraphFrames

    • Présentation de GraphX
    • Principe de création des graphes
    • API GraphX
    • Présentation de GraphFrames
    • GraphX vs GraphFrames

    Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.

    m2i_live_logo
  3. #

    M2I BOOST APRÈS VOTRE FORMATION

    Réactivation et consolidation des acquis en situation de travail

    • 30 jours d’accompagnement personnalisé sur myM2i inclus ²
    • Ressources Boosters (Abonnement au M2i’Mag Soft Skills, formations offertes, invitations aux conférences d’actualité…)
    m2i_boost_logo
  1. ¹ Les actions et les outils présentés dans ce programme le sont à titre indicatif et peuvent faire l’objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants. Les compétences clés de ce programme sont traitées à raison d'une compétence par demi-journée de formation.
  2. ² Sur myM2i, pendant 30 jours post-fin de formation, les apprenants disposent d’une messagerie sécurisée pour échanger, dans la limite de 4 sollicitations, avec leur formateur.

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

Formation délivrée en présentiel ou distanciel* (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance).

Le formateur alterne entre méthode** démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation).

Variables suivant les formations, les moyens pédagogiques mis en oeuvre sont :

  • Ordinateurs Mac ou PC (sauf pour certains cours de l'offre Management), connexion internet fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour le distanciel)
  • Environnements de formation installés sur les postes de travail ou en ligne
  • Supports de cours et exercices

En cas de formation intra sur site externe à M2I, le client s'assure et s'engage également à avoir toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques...) au bon déroulement de l'action de formation visée conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel

** ratio variable selon le cours suivi

Modalités d’évaluation des acquis

  • En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
  • Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation

Accessibilité de la formation

Le groupe M2I s'engage pour faciliter l'accessibilité de ses formations. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap : les détails de l'accueil des personnes sont consultables sur la page Politique Handicap.

Modalités et délais d’accès à la formation

Les formations M2I sont disponibles selon les modalités proposées sur la page programme. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Dans le cas d'une formation financée par le CPF, ce délai est porté à 11 jours ouvrés.

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