Prenez contact avec nous

Plan du cours

Introduction à Google Colab et Apache Spark

  • Aperçu de Google Colab
  • Introduction à Apache Spark
  • Configuration de Spark dans Google Colab

Traitement des données avec Apache Spark

  • Utilisation des RDD et des DataFrames
  • Chargement et traitement de grands ensembles de données
  • Utilisation de Spark SQL pour interroger des données structurées

Analyses avancées avec Spark

  • Apprentissage automatique avec Spark MLlib
  • Réalisation d'analyses de données en temps réel
  • Calcul distribué avec Spark

Visualisation et collaboration dans Google Colab

  • Intégration de Colab avec des bibliothèques de visualisation populaires
  • Flux de travail collaboratifs avec les cahiers (notebooks) Colab
  • Partage et exportation des résultats

Optimisation des flux de travail de données massives

  • Réglage de Spark pour améliorer les performances
  • Optimisation de l'utilisation de la mémoire et du stockage
  • Mise à l'échelle des flux de travail pour de grands ensembles de données

Données massives dans le cloud

  • Intégration de Google Colab avec des outils basés sur le cloud
  • Utilisation du stockage cloud pour les données massives
  • Utilisation de Spark dans des environnements cloud distribués

Études de cas et bonnes pratiques

  • Examen d'applications réelles de données massives
  • Études de cas utilisant Apache Spark et Colab
  • Bonnes pratiques pour l'analyse de données massives

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissances de base des concepts de science des données
  • Familiarité avec Apache Spark
  • Compétences en programmation Python

Audience visée

  • Data scientists
  • Ingénieurs de données
  • Chercheurs travaillant avec des données massives
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

Nos clients témoignent (2)

Cours à venir

Catégories Similaires