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Objectifs de la formation

Comprendre l’architecture d’Azure Databricks et ses cas d’usage

Prendre en main l'environnement collaboratif Databricks et ses notebooks

Automatiser l’ingestion, le nettoyage et la transformation de jeux de données volumineux

Maîtriser le langage Spark SQL et les DataFrames pour l’exploration avancée des données

Déployer des pipelines d’analyse et d’apprentissage automatique sur Databricks

Optimiser les performances et la sécurité des traitements sur la plateforme

Concevoir et industrialiser un workflow de traitement de données allant jusqu’à la publication des résultats

Programme

Jour 1Découverte et prise en main d’Azure Databricks

Présentation de l’écosystème Azure et de l’architecture Databricks. Différences entre Data Lake, Synapse et Databricks. Création d’un espace de travail, gestion des clusters, introduction aux notebooks Databricks (Python, SQL, Scala, R). Cas pratique : premiers pas avec un notebook collaboratif.

Jour 2Traitement et préparation massive de données avec Spark

Comprendre les structures distribuées : RDD, DataFrames, Delta Lake. Connexion à Azure Data Lake, importation de gros volumes de données (CSV, Parquet). Nettoyage et transformations avancées avec Spark SQL et Python (PySpark). Introduction aux jointures efficaces et à la gestion des erreurs courantes. Cas pratique : pipeline d’ingestion automatisé.

Jour 3Analyse avancée, Machine Learning et bonnes pratiques de production

Requêtes analytiques complexes avec Spark SQL, graphiques et visualisations dans Databricks. Introduction à MLlib pour la création d’un modèle prédictif depuis les notebooks. Déploiement de workflows récurrents avec Databricks Jobs, planification et surveillance. Sécuriser les espaces de travail et les accès aux données sensibles. Optimisation des performances (caching, partitionnement, gestion des ressources). Cas final : réalisation complète d’un mini-projet industriel d’analyse Big Data sur Databricks.

Méthode d'évaluation

QCM en fin de formation sur les concepts clés d’Azure Databricks
Exercices pratiques corrigés à chaque atelier
Présentation collective du mini-projet Data en fin de parcours

Méthode d'apprentissage

Apports théoriques et démonstrations interactives
Ateliers pratiques guidés et travail sur jeu de données réel
Supports de formation détaillés fournis
Forum d’échanges privé réservé aux participants pendant la session

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Maîtriser l’Analyse de Données Big Data avec Azure Databricks : De l’Initiation à la Mise en Production

Objectifs de la formation

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Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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