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 - Traitez vos Big Data en 4 jours sont : Bases en programmation Python, notions de SQL et de données massives.. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation Apache Spark - Traitez vos Big Data en 4 jours est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation Apache Spark - Traitez vos Big Data en... | 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 - Traitez vos Big Data en 4 jours 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 - Traitez vos Big Data en 4 jours, 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 - Traitez vos Big Data en 4 jours 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

Comprendre l'architecture distribuée d'Apache Spark

Installer et configurer un environnement Spark

Manipuler des RDD pour des transformations rapides

Utiliser DataFrames et Spark SQL pour des analyses structurées

Exécuter des jobs distribués sur clusters locaux

Optimiser les performances de base avec caching

Appliquer Spark à un cas concret de Big Data

Programme de la formation

Module 1Introduction à Apache Spark : architecture et installation (PySpark, SparkSession)

Plongez dans les bases d'Apache Spark, installez l'environnement via Docker et PySpark, créez votre première SparkSession, explorez l'architecture maître-travailleurs avec des exercices interactifs, lancez des shells Spark sur datasets réels, et produisez vos premiers logs d'exécution pour visualiser le traitement distribué, tout en gagnant confiance immédiate.

Module 2RDD : transformations et actions (map, filter, reduce)

Maîtrisez les RDD, le cœur resilient de Spark, appliquez map, filter et reduce sur des fichiers CSV massifs, enchaînez transformations paresseuses et actions déclenchantes, testez sur cas concrets comme l'analyse de logs web, déboguez avec Spark UI, et générez des livrables statistiques prêts à l'emploi, pour traiter des millions de lignes sans effort.

Module 3DataFrames et Spark SQL : requêtes optimisées (joins, agrégations)

Passez aux DataFrames performants, chargez des données JSON ou Parquet, écrivez des queries SQL natives, réalisez joins et groupBy sur datasets e-commerce réels, optimisez avec Catalyst, visualisez résultats via Pandas, et exportez en CSV ou bases NoSQL, transformant vos analyses en insights actionnables en quelques clics.

Module 4Jobs avancés et projet final : caching, optimisation, cas pratique

Exécutez des jobs complets sur mini-cluster, appliquez caching et partitioning pour accélérer, intégrez Spark avec Jupyter, résolvez un projet end-to-end sur données IoT, mesurez gains de performance, partagez livrables via Git, et repartez avec un portfolio concret, prêt à scaler en production.