Aperçu du cours
Objectifs de formation : à l’issue de la formation, le stagiaire sera capable de maîtriser le framework Spark pour traiter des données hétérogènes et optimiser les calculs.
Prérequis
- Avoir des bonnes connaissances de Java ou Python
- Avoir des notions de calculs statistiques
Fonctionnalités
- 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
Public ciblé
- Chefs de projet
- Data Scientists
- Développeurs
- Architectes
Détails
- 14 Sections
- 76 Lessons
- 21
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- Introduction d'Apache Spark5
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- Programmation avec les Resilient Distributed Dataset4
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- Données structurées avec Spark SQL6
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- Spark sur un cluster6
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- Spark Streaming : analyse en temps réel6
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- GraphX : Manipulation de graphes6
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- Machine learning & Spark5
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Instructeur
