Contenu de la formation
Les participants découvrent les principes de traitement distribué et les objets de base de PySpark. Ils manipulent des DataFrames à partir de données structurées.
Cette formation approfondit les transformations, agrégations et requêtes analytiques dans Spark. Les exercices portent sur la préparation de données pour le reporting ou l’analyse.
Les apprenants découvrent les principes de traitement de données en temps réel avec Spark Streaming. Les cas pratiques font le lien avec des flux issus de Kafka.
Pour qui ?
- Data engineers
- Développeurs Python
- Architectes data juniors
- Étudiants avancés en informatique
Comment se déroule la formation
- 1Présentation des concepts de calcul distribué utiles au projet
- 2Prise en main de PySpark et des DataFrames
- 3Ateliers de lecture et transformation de données
- 4Pratique de Spark SQL sur des cas analytiques
- 5Introduction adaptée au traitement de flux si nécessaire
Les formateurs de cette formation
Questions fréquentes
Quel niveau faut-il pour apprendre PySpark ?
Des bases en Python et en manipulation de données sont recommandées. Le niveau exact peut être adapté par FormaGroup selon l’expérience de votre groupe.
La formation couvre-t-elle Spark SQL ?
Oui, Spark SQL fait partie des compétences documentées du formateur et peut constituer un module central pour les équipes travaillant sur l’analyse de données.
Peut-on inclure Kafka dans le programme ?
Un module sur les principes de flux associant Kafka et Spark peut être envisagé pour un public technique ayant déjà les prérequis nécessaires. FormaGroup organise le cadrage de ce besoin.
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