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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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30 minutes gratuites avec un conseiller formation — sans engagement.
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Formation Intelligence Artificielle à Marseille en Août 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
Formation Automatisation & Productivité à Lyon en Novembre 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
Découvrez des stratégies innovantes pour créer des parcours de formation inclusifs et personnalisés, adaptés aux parcours non linéaires en 2026. Focus sur l'IA, le blended learning et la certification Qualiopi.
Découvrez comment maîtriser Python pour l'analyse de données via la formation Learni d'avril 2026. Guide complet avec programme, compétences et financements OPCO-Qualiopi.
Ne laissez pas ce retard s'accumuler
Sans compétences avancées en Apache Spark, les pipelines big data tournent 4 à 6 fois plus lentement, gaspillant jusqu'à 30 000 € annuels en frais cloud inutiles par équipe.
65% des projets analytics échouent par manque d'optimisation Spark, provoquant des pertes de revenus de 25% sur les insights manqués en temps réel.
Les data engineers non formés stagnent en carrière tandis que les concurrents déploient ML distribué 3x plus vite.
Chaque trimestre sans formation creuse un écart compétitif insurmontable sur le marché big data explosif.
La formation Formation Apache Spark - Optimiser le traitement big data 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.
Pour garantir la qualité de la formation Formation Apache Spark - Optimiser le traitement big data, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :
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.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation Apache Spark - Optimiser le traitement big data s'effectue à travers :
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.
Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.
Configuration immédiate d'un cluster Spark distribué en mode cloud, plongée dans Spark SQL pour des queries complexes sur datasets téraoctets, maîtrise du Catalyst Optimizer pour accélérer les joins et agrégations, création d'UDF personnalisées en Python/Scala, exercices pratiques sur cas d'entreprise réels comme l'analyse de logs massifs, tuning des paramètres mémoire et exécuteurs pour des gains de 50% en vitesse, production de livrables optimisés prêts pour production.
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Public
Data engineers, data scientists et architectes big data pour une montée en compétences professionnelle
Prérequis
Maîtrise des RDD et DataFrames Spark de base, Python ou Scala avancé, SQL et clusters distribués
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