Python et Spark sur Databricks pour l'analyse massive de données | Formation professionnelle Formationdigitale

Les entreprises qui investissent dans la formation prennent de l'avance. Python et Spark sur Databricks pour l'analyse massive de données en fait partie.

Cette formation intensive d’une journée permet aux professionnels de la donnée de maîtriser le développement d’applications PySpark sur l’écosystème Databricks. Les participants apprennent à manipuler des volumes importants de données, à concevoir des pipelines efficaces et à exploiter les fonctionnalités natives de Databricks pour des traitements distribués optimisés. L’accent est mis sur les bonnes pratiques en matière de performance, de sécurité et de maintenance, avec des exercices concrets inspirés de cas d’entreprises réels. À l’issue de la formation, les stagiaires disposent des compétences nécessaires pour intégrer PySpark dans des workflows data existants et améliorer leur productivité analytique.

Objectifs

• Comprendre l’architecture distribuée de PySpark et son intégration avec Databricks", "Développer des pipelines de données scalables et maintenables sous Databricks", "Optimiser les requêtes et les traitements pour des performances maximales", "Appliquer les bonnes pratiques de sécurité et de gouvernance des données", "Automatiser des workflows data avec Jobs Databricks"]

Programme

[{"module": "Fondamentaux de PySpark et Databricks", "content": "Introduction à l’écosystème Databricks : rôles, avantages et cas d’usage industriels. Présentation de PySpark : RDDs vs DataFrames, transformations et actions. Configuration de l’environnement Databricks et exécution de premières commandes PySpark. Comparaison des performances entre Spark local et cluster Databricks.", "duration_hours": 2}, {"module": "Manipulation avancée des données avec PySpark", "content": "Gestion des schémas, typages et optimisations des DataFrames. Jointures complexes, agrégations et fonctions window. Lecture et écriture de données depuis divers formats (Parquet, CSV, JSON). Gestion des erreurs et logging dans les pipelines PySpark.", "duration_hours": 2}, {"module": "Développement de pipelines data so

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).