Is the training Qualiopi certified?

Yes, Learni is a Qualiopi-certified training organization. This certification guarantees the quality of our courses and enables funding through OPCO and other mechanisms.

How can I fund my training?

Our courses are eligible for OPCO funding. Learni supports you through the funding process. A personalized quote is available upon request.

What are the prerequisites for this training?

The prerequisites for the Formation Apache Spark - Traiter le big data distribué en entreprise training are: Maîtrise de Python ou Scala, notions Spark basiques, SQL avancé, Linux et Hadoop. A preliminary interview validates your eligibility.

Is the training available in person?

Yes, the Formation Apache Spark - Traiter le big data distribué en entreprise training is available in présentiel. The format can be adapted to your needs (inter, intra, custom).

Formation Apache Spark - Traiter le big data dis... | Learni

The story of Learni

Founded by passionate advocates of learning and innovation, Learni set out to make professional training accessible to everyone, everywhere in the world. Our team works in the largest cities such as Paris, Lyon, Marseille, and internationally, to support talents and organizations in their skills development.

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7 spots remaining for the next session

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Which format do you prefer?

Methods, approaches, and teaching resources

The Formation Apache Spark - Traiter le big data distribué en entreprise training is delivered in-person or remotely (blended-learning, e-learning, virtual classroom, remote in-person). At Learni, a Qualiopi-certified training organization, each program is designed to maximize skills acquisition, regardless of the training mode chosen.

The trainer alternates between demonstrative, interrogative, and active methods (through practical exercises and/or real-world scenarios). This pedagogical approach ensures concrete and directly applicable learning in the workplace.

Teaching resources provided

To ensure the quality of the Formation Apache Spark - Traiter le big data distribué en entreprise training, Learni provides the following teaching resources:

Mac or PC computers, high-speed fiber internet, whiteboard or flipchart, video projector or interactive touchscreen (for remote sessions)
Training environments installed on workstations or accessible online
Course materials, practical exercises, and supplementary resources
Post-training access to materials and teaching resources

For in-house training at a location external to Learni, the client ensures and commits to having all necessary teaching materials (IT equipment, internet connection...) for the proper conduct of the training action in accordance with the prerequisites indicated in the communicated training program.

* contact us for remote feasibility** ratio varies depending on the training followed

Assessment methods

The assessment of skills acquired during the Formation Apache Spark - Traiter le big data distribué en entreprise training is carried out through:

During training: case studies, practical exercises, and professional scenarios
At the end of training: self-assessment questionnaire and skills evaluation by the trainer
After training: training completion certificate detailing acquired skills

Training accessibility

Learni is committed to the accessibility of its professional training programs. All our training programs are accessible to people with disabilities. Our teams are available to adapt teaching methods to your specific needs. Do not hesitate to contact us for any accommodation request.

Training objectives

Maîtriser Spark Core pour des traitements distribués massifs en entreprise

Optimiser Spark SQL et DataFrames pour des requêtes performantes certifiantes

Implémenter Spark Structured Streaming pour l'analyse en temps réel

Développer des modèles ML avec MLlib et compétences data science professionnelles

Configurer des clusters Spark scalables pour la production

Analyser des graphes avec GraphX et optimiser les performances globales

Training program

Module 1Spark Core : optimiser RDD et transformations avancées (Scala/Python, tuning, persistency)

Plongez dans les mécanismes avancés de Spark Core en créant des RDD résilients sur des datasets massifs, appliquez des transformations broadcast et accumulators pour accélérer les jobs, configurez la persistance en mémoire et disque avec exercices sur des logs d'entreprise réels, réalisez un tuning manuel des partitions pour réduire les shuffle, produisez un pipeline batch optimisé avec code review par le formateur.

Module 2Spark SQL : exploiter DataFrames et Catalyst (requêtes complexes, UDF, catalogs)

Maîtrisez les DataFrames pour des analyses SQL ultra-performantes sur téraoctets de données, implémentez des User Defined Functions en Scala et Python, optimisez avec le Catalyst Optimizer via des plans d'exécution détaillés, intégrez Hive et Delta Lake pour des tables ACID, travaillez sur des cas concrets de reporting business, générez des vues matérialisées et exportez vers des entrepôts de données.

Module 3Spark Streaming : temps réel avec Structured Streaming (Kafka, sources, exactly-once)

Développez des applications de streaming fault-tolerant en connectant Spark à Kafka et Kinesis, traitez des flux continus avec windowing et agrégations stateful, assurez la sémantique exactly-once via checkpoints, simulez des scénarios IoT en temps réel sur clusters locaux, déboguez avec l'UI Spark et metrics, déployez un dashboard interactif pour monitoring live des événements métier.

Module 4MLlib et GraphX : machine learning distribué (pipelines ML, algorithmes graphes)

Construisez des pipelines ML end-to-end avec feature engineering distribué, entraînez des modèles XGBoost et deep learning sur Spark, évaluez avec cross-validation à grande échelle, analysez des graphes sociaux via PageRank et Connected Components sur GraphX, appliquez à des datasets e-commerce réels, tunez hyperparamètres avec MLflow intégré, produisez des prédictions batch et streaming pour l'entreprise.

Module 5Optimisation et déploiement Spark : clusters YARN/K8s, monitoring, sécurité

Configurez des clusters Spark sur YARN, Kubernetes et EMR avec haute disponibilité, implémentez la sécurité Kerberos et Ranger, optimisez la mémoire executor et garbage collection pour jobs critiques, monitorez avec Ganglia et Prometheus, déployez en CI/CD via Jenkins, réalisez un benchmark sur votre projet fil rouge, préparez la certification production avec audit complet et plan de scaling.