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Big Data avec SPARK

Vos analyses dépendent de données disponibles et correctement organisées. Avec Apache Spark, reliez collecte, transformation et mise à disposition pour structurer vos flux de données. Renforcez votre capacité à concevoir des traitements cohérents avec les besoins des applications et des métiers.

Programme PDF
5 jours 35 heures
BDT01FR Code

Présentation

Le Big Data est considéré aujourd’hui comme l’un des plus grands défis informatiques de notre époque. Il représente un tournant pour les organisations au moins aussi important qu’Internet en son temps. Les plus enthousiastes  y voient même une révolution industrielle comparable à la découverte de l’électricité au 19ème siècle ou de l’informatique (fin 20ème siècle).

Le Big Data et les analytics sont utilisés dans presque tous les domaines et concernent les organisations de toutes tailles. C’est devenu au fil des années un enjeu économique et stratégique important pour les entreprises qui répond généralement à plusieurs objectifs comme l’amélioration de l’expérience client, l’optimisation des processus et de la performance opérationnelle, le renforcement ou diversification du business model.

C’est ainsi que de plus en plus d’entreprises recherchent des personnes capables d’analyser et gérer les quantités de données générées par leurs activités sur les réseaux.

Apache Spark est considéré aujourd’hui comme le framework le plus abouti et le plus utilisé pour les problématiques d’analyse des données à large échelle dans le monde. En somme, c’est une solution qui s’avère être le successeur de MapReduce, d’autant qu’il a l’avantage de fusionner une grande partie des outils nécessaires dans un cluster Hadoop.

Objectifs

A l’issue de la formation les participants seront capable de :

  • Maîtriser les concepts fondamentaux de Spark
  • Développer des applications avec Spark
  • Découvrir et comprendre les RDD
  • Explorer et manipuler des données à l'aide de Zeppelin
  • Exploiter des données avec Spark SQL
  • Comprendre le fonctionnement de Spark MLlib
  • Construire des modèles prédictifs avec Spark-ML
  • Mise en place d'un cluster Spark
Dernière mise à jour: 21/09/2026

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