Formation Spark
Traitez les données massives en un temps record grâce au moteur d'analyse Apache Spark et à notre formation Spark !
Vue d'ensemble
Connaissances basiques en Java, Scala ou Python, ainsi que sur Apache Hadoop
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Présentation de Apache Spark
Spark et le Big Data
Fonctionnement de Apache Spark
Spark et Hadoop: deux solutions différentes et complémentaires
Spark Shell
Environnement de travail
Outils
RDD (Resilient Distributed Datasets)
Fonctionnement
Cas d’usages
Gestion des opérations de RDD
MapReduce pour le RDD
Spark SQL
Combiner Spark à HDFS (Hadoop Distributed File System)
Intérêts
Cas d’usages
Intégration à Spark de HDFS
Utilisation de HDFS
Spark en cluster
Création d’une structure en clusters
Héberger la structure
Déployer la structure
Interface Web de Spark
Programmation parallèle, Partitionnement
Localiser les données du HDFS
Partitionnement de RDD
Programmation d’opérations parallèles
Exécution
Mise en cache du partitionnement
Gestion de la persistance des données
Conception d’une application à l’aide de Spark
Présentation de Spark
Configuration
Prototyper des opérations avec Spark Shell
Compiler
Générer l’application
Spark Streaming pour le traitement des données en temps réel
Fonctionnement
Principes de base
DStream
Intégrer, transformer des DStreams
Opérations de sortie
Gérer les performances
Implémenter des algorithmes, Machine Learning
Résoudre les problèmes à l’aide d’algorithmes itératifs
Machine Learning Library MLlib
Opérations sur les données graphiques
Optimiser Spark
Gérer les variables partagées
Données broadcastées
Accumulateurs
Optimiser les performances: méthodes et outils
Prochaines sessions
du 7 sept. 2026 au 9 sept. 2026 • 3 jours
du 7 sept. 2026 au 9 sept. 2026 • 3 jours
du 7 sept. 2026 au 9 sept. 2026 • 3 jours
du 7 sept. 2026 au 9 sept. 2026 • 3 jours
du 7 sept. 2026 au 9 sept. 2026 • 3 jours
du 19 oct. 2026 au 21 oct. 2026 • 3 jours
du 19 oct. 2026 au 21 oct. 2026 • 3 jours
du 19 oct. 2026 au 21 oct. 2026 • 3 jours
du 19 oct. 2026 au 21 oct. 2026 • 3 jours
du 25 nov. 2026 au 27 nov. 2026 • 3 jours
du 25 nov. 2026 au 27 nov. 2026 • 3 jours
du 25 nov. 2026 au 27 nov. 2026 • 3 jours
du 25 nov. 2026 au 27 nov. 2026 • 3 jours
du 25 nov. 2026 au 27 nov. 2026 • 3 jours
du 30 déc. 2026 au 1 janv. 2027 • 3 jours
du 30 déc. 2026 au 1 janv. 2027 • 3 jours
du 30 déc. 2026 au 1 janv. 2027 • 3 jours
du 30 déc. 2026 au 1 janv. 2027 • 3 jours
Ils nous font confiance
Cette année notre filière Data Science & Machine Learning a accompagné plus de 4 entreprises dont :
Avis des participants
If possible I would bave included more tutorials and maybe even split the training into two. A training from an Admin angle and another from the programmer point of view.
Votre formateur
Pierre P.
Formateur Machine Learning & Data Science
Pierre intervient sur des formations portant sur la Data Science et le Machine Learning. Parmi les formations qui lui sont confiées figurent notamment « Spark » et « Machine Learning ». Son activité de formation remonte à 2011, soit plus de 15 ans d’expérience.
Financement
Cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
Questions fréquentes
Combien de temps dure la formation Spark ?
Cette formation se déroule sur 3 jours.
Quels sont les prérequis pour suivre la formation Spark ?
Connaissances basiques en Java, Scala ou Python, ainsi que sur Apache Hadoop
Quel est le prix de la formation Spark ?
En inter-entreprises, elle est à 2 400 € HT par participant ; en intra-entreprise, elle est à 6 150 € HT pour le groupe. Un tarif sur-mesure est également disponible sur devis.
La formation Spark délivre-t-elle une certification ?
Cette formation ne délivre pas de certification. Une attestation de fin de formation vous sera remise à l'issue de la session.
La formation Spark est-elle éligible à un financement OPCO ?
Oui, cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
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Mon contact chez SPARKS est professionnel et très réactif. Les échanges sont simples, efficaces, et la collaboration se déroule dans d'excellentes conditions.