ippon

Spark (3 jours)

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Résumé.

Cette formation permet de comprendre la technologie Spark au travers des besoins de data engineering et d’être prêt à l’utiliser dans un contexte projet complexe. La formation est donnée avec le langage Scala.

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Objectifs.

Être capable d’utiliser Spark pour créer de nouveaux pipeline de données, en production et en suivant les bonnes pratiques.

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Niveau des participants.

Le niveau requis pour participer à la formation : développeur débutant

Le niveau atteint à l’issue de la formation : Spark Confirmé

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Mots Clefs.

#BigData #DataArchitecure #DataEngineering #DataScience #Cloud #Batch #Streaming #BestPractices #Spark .

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Formation.

Répartition : 50% théorique ,50% pratique

Jour 1

Introduction
  • Formateurs
  • Ippon
  • Qu’est-ce que Spark ?
  • Le pattern map-reduce
Scala basics
  • Pourquoi Scala ?
  • Scala basics
Spark API - RDD
  • Resilient Distributed Dataset
  • Transformations
  • Actions
  • Partitioning
  • Lineage & Persistence
  • Shared variables
  • Tuning
  • Hand’s on
Spark API - Dataframes et Datasets
  • Read & Write
  • DSL
  • SQL
  • Hand’s on

Jour 2

Spark en cluster
  • In practice
  • Data Locality
  • Hands-on
  • Cloud concerns
Coding dojo - Bonnes pratiques
  • 9 exercices sur les bonnes pratiques de Spark

Jour 3

Spark ML
  • Spark ML
  • Hands-on
  • Cross Validation
Spark Streaming
  • Spark Streaming
  • Comparaison
  • Structured Streaming
  • Hands-on
  • Continuous streaming
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Public.

Les data engineers qui veulent comprendre comment spark fonctionne.

Les développeurs devant gérer des problématiques de data.

Les architectes voulant apprendre les bonnes pratiques et la mise en place de spark.

Les data scientists voulant créer des piplines industrialisés avec Spark.

Localisation.

Cette formation peut être dispensée sur Paris comme en région, nous contacter pour plus de détails.

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