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 - Maîtrisez le Big Data distribué sont : Bases en Python ou Scala, notions de Spark ou Hadoop, expérience en programmation distribuée.. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

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

Formation Apache Spark - Maîtrisez le Big Data d... | 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 - Maîtrisez le Big Data distribué 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 - Maîtrisez le Big Data distribué, 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 - Maîtrisez le Big Data distribué 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.

Programme de la formation

Module 1Installation Spark : cluster et environnement (PySpark, Scala)

Installez et configurez un cluster Spark local et cloud, testez avec des datasets réels sur Databricks, exécutez vos premiers jobs RDD avancés, analysez les logs pour déboguer, produisez un rapport de performance initial qui booste votre confiance immédiate.

Module 2Spark SQL et DataFrames : requêtes optimisées (catalyst optimizer)

Transformez des données massives en DataFrames, rédigez des queries SQL complexes avec joins et agrégations, optimisez via caching et partitioning, appliquez sur cas concrets e-commerce, générez des vues tempérées et exportez en Parquet pour des gains de vitesse x5.

Module 3Optimisation performances : tuning et monitoring (Spark UI)

Profilez vos jobs avec Spark UI, appliquez broadcast joins et predicate pushdown, tunez la mémoire executor et shuffle, testez sur datasets téraoctets, réduisez les temps d'exécution de 70%, livrez un dashboard personnalisé pour monitorer en production.

Module 4Spark Streaming : traitement temps réel (Structured Streaming, Kafka)

Intégrez Kafka pour ingérer des flux live, codez des micro-batches avec watermarks, gérez les late data et fault-tolerance, simulez un dashboard IoT en temps réel, produisez des alertes automatisées, maîtrisez les checkpoints pour une résilience à 99,9%.

Module 5MLlib et projets Spark : pipelines end-to-end (GraphX, déploiement)

Construisez des modèles ML distribués avec MLlib, intégrez GraphX pour analyses graphes, déployez via Spark Submit sur Kubernetes, réalisez un projet capstone sur données réelles, évaluez metrics et déployez un pipeline automatisé prêt pour l'entreprise.