IA & Data

Formation Data Science - Spark ML

3 jour(s) • 21h

Éligible OPCO

8,8/10 avis apprenants

Description

Objectif de formation : Au terme de la formation l’apprenant aura pris en main Spark ML et détiendra des compétences de base en Data Science grâce à lui.

Réaliser des applications incluant des implémentations d'algorithmes d'intelligence artificielle en mode Standalone sur Spark avec Scala
Réaliser des applications incluant des implémentations d'algorithmes d'intelligence artificielle en mode clusterisés sur Spark avec Scala

Statisticiens
Consultants Big Data
Data Scientists
Data analysts

Avoir de fortes connaissances en algorithmes d'intelligence artificielle
Maîtriser Scala et de l'écosystème Hadoop

1
Présentation du Big Data et d'Apache Spark
- Introduction au Big Data
- Les challenges du Big Data
- Batch vs le temps réel dans le Big Data Analytics
- Analyse en Batch Hadoop
- Tour d'horizon de l'écosystème
- L'analyse en temps réel
- In-memory Data & Streaming Data sous Spark
- Introduction à Spark
- Présentation de l'écosystème Spark
- Présentation des différents modes de Spark
- Installation de Spark
- Vue d'ensemble de Spark en cluster
- Spark Standalone cluster
- Spark Web UI
- Travaux pratiques : installation et configuration de Spark
2
Introduction aux opérations de bases sur Spark
- Les usages de Spark Shell
- Création d'un contexte Spark
- Chargement d'un fichier en Shell
- Manipulation d'opérations basiques sur un fichier avec Spark Shell
- Environnement de développement SBT
- Création d'un projet Spark avec SBT
- Exécution d'un projet Spark avec SBT
- Mode local
- Mode Spark
- Caching sur Spark
- Persistance distribuée
- Travaux pratiques : Data Preprocessing
3
Spark ML
- Présentation générale du Machine Learning
- Terminologies & définitions
- Usages du Machine Learning
- Machine Learning & Spark
- Spark ML API
- DataFrames
- Transformateurs et estimateurs
- Pipelines
- Fonctionnement en pipeline
- DAG Pipelines
- Vérification durant l'exécution
- Passage de paramètres
- General Machine Learning Pipeline
- Sélection de modèles via une validation croisée
- Les types supportés, les algorithmes et les utilitaires
- Les types de données
- Les fonctionnalités d'extraction et les statistiques basiques
- Clustering
- K-Means
- Mise en place le Clustering en utilisant K-Means
- Gaussian Mixture
- Power Iteration Clustering (PIC)
- Latent Dirichlet Allocation (LDA)
- Présentation du filtrage collaboratif
- Classification
- Régression
- Exemple de régression
- Mise en place une classification en utilisation la régression linéaire
- Mise en place un système de recommandations avec le filtrage collaboratif
- Travaux pratiques : Utilisation du Machine Learning sous Spark

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Nos partenaires de confiance

Questions fréquentes

FAQ : Formation Data Science - Spark ML

Oui, mais la prise en charge d'une formation professionnelle par un OPCO dépend de votre opérateur de compétences, de votre branche d'activité et des critères de financement applicables. Ascent Formation vous accompagne dans l'identification des possibilités de financement adaptées à votre entreprise.
Une formation inter-entreprises réunit des participants issus de différentes organisations, tandis qu'une formation intra-entreprise est organisée pour les collaborateurs d'une même entreprise. Le format intra permet notamment d'adapter le contenu et les modalités aux besoins spécifiques de vos équipes.
Selon la formation proposée, il est possible de suivre une formation professionnelle à distance, en présentiel ou selon d'autres modalités disponibles. Consultez les informations de la session concernée ou contactez-nous pour connaître les formats possibles.
Oui, une formation professionnelle peut être adaptée aux objectifs, au niveau des participants et aux besoins opérationnels de votre entreprise. Ascent Formation vous propose des parcours personnalisés pour accompagner le développement des compétences de vos équipes.