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11. Spark, développer des applications pour le Big Data

A l’issue de la formation, le stagiaire sera capable de maîtriser le framework Spark pour traiter des données hétérogènes et optimiser les calculs.

Public

Chefs de projet, Data Scientists, Développeurs, Architectes…

Pré-requis

Avoir des connaissances de Java ou Python et des notions de calculs statistiques

Objectifs pédagogiques

Maîtriser les concepts fondamentaux de Spark

Savoir intégrer Spark dans un environnement Hadoop

Développer des applications d’analyse en temps réel avec Spark Streaming

Faire de la programmation parallèle avec Spark sur un cluster

Manipuler des données avec Spark SQL

Avoir une première approche du Machine Learning

Sessions

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59 résultats

Modalités pédagogiques
Formation synchrone se déroulant avec la présence physique du (des) formateur(s) et du (des) apprenant(s) réunis dans un même lieu de formation.
Formation combinant des séquences en présentiel et des séquences à distance synchrones ou asynchrones.
Formation à distance, asynchrone, s’appuyant sur une plateforme d’apprentissage, pouvant être complétée par d’autres modalités de formation à distance (visio-conférence…)
Formation à distance, synchrone, s’appuyant sur un dispositif de visio-conférence. La classe virtuelle recrée à distance les conditions d’une formation en salle traditionnelle.
Type de formation
La formation en Inter est dispensée pour un groupe de salariés d’entreprises différentes.
La formation en Intra est dispensée pour un groupe de salariés d’une seule et même entreprise.
Options
Les compétences professionnelles visées par la formation sont validées via un test permettant d’obtenir une certification officielle.
Ces sessions ne peuvent être ni annulées ni reportées par l’organisme de formation.
Organisme

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