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Intelligence artificielle et data

Formation Traitement distribué des données avec Apache Spark et PySpark au Maroc

Apprenez à traiter de grands volumes de données avec Apache Spark et son interface Python. La formation aborde les DataFrames, les transformations distribuées, les formats de stockage et l’optimisation de traitements analytiques.

PythonSQLApache SparkDatabricks
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Compétences visées

Ce que vous saurez mettre en pratique

01Manipuler des DataFrames avec PySpark
02Construire des traitements distribués et réutilisables
03Lire et écrire des données dans des formats courants
04Optimiser les transformations et les jointures
05Intégrer Spark dans un pipeline de données

Programme indicatif

Module 1

Architecture Spark et environnement d’exécution

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Module 2

DataFrames et opérations PySpark

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Module 3

Chargement et écriture de données

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Module 4

Transformations, agrégations et jointures

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Module 5

Partitionnement et formats de données

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Module 6

Optimisation et diagnostic de performance

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Module 7

Pipeline de traitement de bout en bout

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Public concerné

Data engineers, data analysts et développeurs Python travaillant sur des volumes de données importants.. Le niveau final, les prérequis et les exercices sont ajustés après qualification des demandes du groupe.

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