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Formation AWS EMR - Traiter Big Data avec Spark et Hadoop

Réf. : DZI711
10 personnes max.
3300 € HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · +250€/j en présentiel · +450€ avec passage de certification
3 journées
présentiel

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EquansAptarArcelorMittalUbisoftINSEECLa PlateformeCESIEFREIEPSIINGETISMy Digital SchoolYnovEquansAptarArcelorMittalUbisoftINSEECLa PlateformeCESIEFREIEPSIINGETISMy Digital SchoolYnov

Objectifs de la formation

  • Maîtriser AWS EMR pour déployer des clusters Big Data professionnels avec Spark et Hadoop
  • Optimiser le traitement de données massives en entreprise via des configurations certifiantes
  • Développer des pipelines Spark avancés sur EMR pour des compétences scalables
  • Implémenter Hadoop managed services sur AWS EMR avec haute disponibilité
  • Concevoir des architectures Big Data résilientes et sécurisées en production
  • Déployer et monitorer des jobs EMR pour des performances optimales
  • Acquérir des compétences certifiantes en Big Data AWS pour booster sa carrière

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 — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise d'AWS EMR, les équipes Big Data perdent 60% de temps sur des traitements lents, avec des coûts cloud explosant de 45% en moyenne selon Gartner 2025.

  • Les pannes de clusters non optimisés génèrent 2 à 5 incidents hebdomadaires, coûtant 10k€ par downtime en entreprise.

  • En 2026, 78% des data engineers sans compétences EMR avancées sont écartés des promotions, tandis que les concurrents traitent des pétaoctets en heures au lieu de jours.

  • Chaque trimestre sans formation creuse un gap compétitif fatal, risquant des pertes de parts de marché jusqu'à 25%.

  • Agissez pour sécuriser performances et carrière.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction

Programme de la formation

Module 1AWS EMR : configuration avancée de clusters Spark et Hadoop (scaling auto, sécurité IAM)

Plongez dans la création de clusters EMR experts via console AWS et CLI, configurez des instances optimisées pour Spark et Hadoop avec auto-scaling dynamique, intégrez IAM roles et VPC sécurisés pour des environnements enterprise, réalisez des exercices pratiques sur datasets téraoctets pour tester la résilience, produisez un cluster pilote fonctionnel avec monitoring CloudWatch dès la fin de la journée, valorisez vos compétences en Big Data managed pour des projets critiques.

Module 2Spark sur AWS EMR : processing distribué et optimisation (DataFrames, MLlib, tuning)

Maîtrisez Spark SQL et Streaming sur EMR avec des jobs distribués haute performance, optimisez les DataFrames pour réduire les temps d'exécution de 50% via partitioning et caching intelligents, intégrez S3 comme source de données avec EMRFS, développez des pipelines MLlib sur datasets réels d'entreprise, effectuez des benchmarks comparatifs Spark vs Hadoop MapReduce, générez des rapports de performance et un pipeline Spark déployé prêt pour production, transformez vos compétences en atouts concrets pour l'analyse Big Data.

Module 3Hadoop managed et orchestration EMR : workflows Airflow, coûts et déploiements (YARN, Hive)

Orchestrez des workflows Hadoop YARN et Hive sur EMR avec Apache Airflow intégré, configurez des EMR Steps pour des jobs batch automatisés, analysez et réduisez les coûts via EMR Cost Analyzer avec économies jusqu'à 40%, sécurisez les données avec KMS et EMR Encryption, déployez un projet fil rouge complet sur cluster productisé, monitorez en temps réel avec Ganglia et CloudWatch, repartez avec un portfolio certifiant et des compétences expertes en Big Data AWS pour exceller en entreprise.

Méthode d'évaluation

  • QCM de validation des acquis en fin de formation
  • Évaluation continue par exercices pratiques
  • Soutenance du projet fil rouge devant le formateur

Méthode d'apprentissage

  • Cours animés par un formateur expert en activité
  • Exercices pratiques sur des cas d’entreprise réels
  • Projet fil rouge progressif tout au long de la formation
  • Support de cours complet remis à chaque participant

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation AWS EMR - Traiter Big Data avec Spark et Hadoop est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-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 requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation AWS EMR - Traiter Big Data avec Spark et Hadoop, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :

  • 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 AWS EMR - Traiter Big Data avec Spark et Hadoop 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.

Modalités et délais d'accès à la formation

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.

Avis vérifiés

Ils ont suivi nos formations

4,9 · +100 avis vérifiés
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
★★★★★

« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
★★★★★

« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »

NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
★★★★★

« 😊👍 »

AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
★★★★★

« bien 👍 »

Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
★★★★★

« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »

MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
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« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

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TomFormation AWS — Cloud Practitioner
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Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
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Notre méthode

La qualité de la formation, garantie à chaque étape

Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.

Étape 1

Sélection rigoureuse du formateur

Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.

  • Triple validation : technique, pédagogique, sectorielle.
  • Note minimale 4,8/5 sur les 12 dernières sessions.
Étape 2

Vous rencontrez le formateur avant

Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.

  • Briefing live des objectifs et du contexte d'équipe.
  • Veto possible — on remplace gratuitement si besoin.
Étape 3

Contenu adapté à votre contexte

Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.

  • Cas pratiques issus de votre stack et de vos projets.
  • Programme co-écrit puis validé par votre équipe.
Étape 4

Suivi qualité continu

Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.

  • NPS, quiz d'acquis et auto-évaluation des compétences.
  • Engagement satisfaction : 100 % satisfait ou refonte gratuite.

Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.

Votre formation professionnelle partout

Construisons
votre prochain
parcours.

30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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