Formation Databricks et PySpark pour l'ingénierie des données

Cette formation en direct sur Canada couvre l’apprentissage automatique avec Azure Databricks pour le secteur financier, en mettant l’accent sur la construction, l’évaluation et le déploiement de modèles. Les participants apprennent à utiliser MLflow, à intégrer les modèles dans des pipelines évolutifs et à appliquer le ML pour détecter les anomalies et prédire les tendances dans des environnements réglementés.

Cette formation en direct animée par un instructeur à <lieu> (en ligne ou sur site) s'adresse aux scientifiques des données et aux développeurs qui souhaitent mettre en place, déployer et gérer des solutions d'analyse de données à l'aide de Databricks.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer Databricks.
• Comprendre comment Databricks et Apache Spark fonctionnent ensemble.
• Apprendre à charger et transformer des données dans Databricks.

Cette formation intensive de cinq jours sur Canada aide les gestionnaires technologiques intermédiaires à migrer leurs procédures stockées vers un Lakehouse Databricks. Grâce à des travaux pratiques, vous maîtriserez Spark, Delta Lake et Unity Catalog pour construire des pipelines optimisés de bout en bout pour l'ingénierie des données moderne.

Cette formation animée par un instructeur sur Databricks à Canada permet aux professionnels du secteur financier d'acquérir des compétences pratiques en analyse de données, en visualisation et en collaboration. Apprenez à nettoyer les données financières, à créer des tableaux de bord KPI et à optimiser les requêtes pour un rapport en temps réel et un suivi des performances.

Cette formation offre une introduction pratique à la création de pipelines de traitement de données et d'apprentissage automatique évolutifs à l'aide de PySpark. Les participants apprennent le fonctionnement d'Apache Spark au sein des écosystèmes modernes de Big Data et les méthodes pour traiter efficacement de grands ensembles de données en appliquant les principes du calcul distribué.

Ce cours pratique de trois jours se concentre sur la construction et l'optimisation de charge de travail de traitement de données efficaces à l'aide de PySpark, Pandas et Polars dans des environnements basés sur Kubernetes.

Les participants développeront une compréhension pratique de l'exécution des applications Spark sur Kubernetes et de la façon dont les décisions de configuration au niveau de l'application influencent les performances, la mise à l'échelle, la consommation de ressources et les coûts. Le cours couvre des domaines clés d'optimisation, notamment le dimensionnement des exécutants, l'allocation de la mémoire, l'allocation dynamique, les stratégies de partitionnement, le comportement du « shuffle », les problèmes de petits fichiers et le traitement efficace de Parquet.

Le cours aborde également les défis courants liés à l'utilisation de Pandas, y compris les limites de mémoire et les échecs par dépassement de mémoire, et présente Polars comme une alternative haute performance pour certaines charges de travail de traitement de données. Grâce à des exercices pratiques, les participants diagnostiqueront les problèmes de performance et de mémoire, compareront différentes stratégies de configuration et appliqueront des techniques d'optimisation à des scénarios réalistes d'ETL et d'apprentissage automatique.

L'accent est mis tout au long du cours sur la prise de décision pratique : comprendre comment identifier les goulets d'étranglement, choisir l'outil approprié, configurer Spark de manière efficace et équilibrer les performances avec la consommation de ressources d'infrastructure et les coûts.

Dans cette formation en direct animée par un formateur sur Canada, les participants apprendront à utiliser Python et Spark ensemble pour analyser le Big Data, en réalisant des exercices pratiques.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Apprendre à utiliser Spark avec Python pour analyser le Big Data.
• Réaliser des exercices qui simulent des cas réels.
• Utiliser différents outils et techniques d'analyse de données massives à l'aide de PySpark.

Cette formation en direct, animée par un instructeur, dans le cadre de Canada, couvre la plateforme Stratio, en mettant l'accent sur les modules Rocket et Intelligence avec PySpark. Les participants maîtriseront l'ingestion, la transformation et l'analyse avancée des données, acquérant des compétences pratiques en matière de boucles, d'UDF et de flux de données d'entreprise.