La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Formation Apache Spark Avancé - Optimisez le Big Data en Temps Réel sont : Maîtrise de Spark Core, programmation Scala ou Python, SQL avancé, bases de Hadoop et clusters distribués.. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation Apache Spark Avancé - Optimisez le Big Data en Temps Réel est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation Apache Spark Avancé - Optimisez le Big... | Learni

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Apache Spark Avancé - Optimisez le Big Data en Temps Réel est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Formation Apache Spark Avancé - Optimisez le Big Data en Temps Réel, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation Apache Spark Avancé - Optimisez le Big Data en Temps Réel s'effectue à travers :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Objectifs de la formation

Optimiser les performances des jobs Spark avec caching et partitioning avancés.

Implémenter Spark Streaming pour traiter les flux de données en temps réel.

Maîtriser Spark SQL pour des requêtes complexes sur des datasets massifs.

Développer des pipelines ML avec Spark MLlib et GraphX.

Gérer et déployer des clusters Spark sur YARN ou Kubernetes.

Déboguer et monitorer les applications Spark en production.

Intégrer Spark avec Kafka et d'autres outils Big Data.

Programme de la formation

Module 1Jour 1 : Optimisation Spark - DataFrames, caching, partitioning (Spark SQL, exercices sur datasets TPC-DS)

Plongez dans l'optimisation avancée des DataFrames Spark, testez le caching stratégique et le partitioning dynamique sur des datasets réels massifs, réalisez des exercices pratiques pour réduire les temps d'exécution de 70%, produisez des rapports de performance personnalisés, tout en maîtrisant les configurations Catalyst Optimizer pour booster vos jobs quotidiens.

Module 2Jour 2 : Spark Streaming - Traitement temps réel (DStreams, Structured Streaming, Kafka integration)

Construisez des pipelines de streaming fault-tolerant avec Structured Streaming, intégrez Kafka pour ingérer des flux continus, simulez des scénarios de micro-batchs sur des données IoT réelles, développez des applications scalables gérant des millions d'événements par seconde, générez des alertes en temps réel, et validez vos livrables via des tests unitaires intégrés.

Module 3Jour 3 : Spark SQL et MLlib - Requêtes avancées, machine learning distribué (UDFs, pipelines ML)

Exécutez des requêtes Spark SQL complexes avec UDFs et fenêtres analytiques sur petabytes de données, entraînez des modèles MLlib distribués sur clusters, optimisez des pipelines pour la prédiction en batch, appliquez GraphX à des graphes sociaux concrets, produisez des dashboards interactifs, et mesurez l'impact sur la précision des prédictions.

Module 4Jour 4 : Déploiement et Monitoring - Clusters YARN/Kubernetes, debugging (Spark UI, Prometheus)

Déployez des applications Spark sur YARN et Kubernetes en mode production, configurez le monitoring avec Spark UI et Prometheus, déboguez des jobs défaillants via logs avancés et profilers, simulez des pannes cluster pour tester la résilience, finalisez un projet capstone avec livrable déployé, prêt pour l'environnement entreprise.