Formation Databricks et PySpark pour l'ingénierie des données

Azure Databricks est une plateforme collaborative basée sur le cloud qui prend en charge l'analyse de données massives et l'apprentissage automatique à l'aide d'Apache Spark et de l'écosystème Microsoft Azure.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, s'adresse aux professionnels des données de niveau intermédiaire qui souhaitent concevoir, créer et déployer des modèles d'apprentissage automatique pour des cas d'utilisation financière à l'aide d'Azure Databricks.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Concevoir et former des modèles d'apprentissage automatique en utilisant des données financières dans Azure Databricks.
• Utiliser MLflow pour suivre les expériences, gérer les modèles et déployer des solutions.
• Appliquer des modèles pour détecter des anomalies, évaluer les risques ou prévoir les tendances dans le domaine financier.
• Intégrer les modèles d'apprentissage automatique dans des pipelines évolutifs pour une évaluation continue.

Format de la formation

• Cours interactif et discussion.
• Nombreux exercices et mises en pratique.
• Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en convenir.

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.

Databricks est une plateforme Lakehouse unifiée qui combine Spark, Delta Lake et la gouvernance (Unity Catalog) pour prendre en charge des workflows d'ingénierie des données et d'analyse à grande échelle.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, s'adresse aux gestionnaires technologiques de niveau intermédiaire possédant un background en ingénierie des données et souhaitant migrer une logique OLAP procédurale complexe vers une architecture Lakehouse à l'aide de Databricks, Spark, Delta Lake, Unity Catalog et des workflows natifs.

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

• Expliquer l'architecture Lakehouse et le motif Bronze→Argent→Or (Medallion).
• Traduire la logique des procédures stockées en implémentations avec des DataFrames Spark et des notebooks.
• Concevoir et mettre en œuvre des routines d'ingestion incrémentielle, de fusion et d'optimisation à l'aide de Delta Lake.
• Créer des pipelines bout-en-bout orchestrés avec Databricks Workflows, le contrôle de version, les tests et la gouvernance.

Format de la formation

• Sessions intensives animées par un instructeur, avec des démonstrations et des explications ciblées.
• Laboratoires pratiques quotidiens utilisant des jeux de données représentatifs et des exercices de migration.
• Revues de code guidées, cliniques de réglage de performances et pratique de l'orchestration de workflows.

Options de personnalisation de la formation

• Cette formation peut être adaptée à votre environnement, vos jeux de données et vos exigences de gouvernance; veuillez nous contacter pour organiser la personnalisation.

Databricks est une plateforme d'analyse unifiée conçue pour le traitement des mégadonnées et l'apprentissage automatique dans des environnements collaboratifs.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, s'adresse aux analystes de données et aux professionnels de la finance de niveau débutant à intermédiaire souhaitant effectuer des analyses de données à grande échelle à l'aide de Databricks dans des cas d'utilisation liés à la finance.

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

• Utiliser les notebooks Databricks pour interroger et analyser des ensembles de données financiers.
• Nettoyer et transformer les données financières brutes pour les rapports et les analyses.
• Créer des tableaux de bord et des visualisations pour le suivi de la performance.
• Collaborer en temps réel avec les membres de l'équipe sur des notebooks partagés.

Format du cours

• Conférence interactive et discussions.
• Nombreux exercices et mises en pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de convenir des détails.

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.

Lors de cette formation en présentiel animée par un formateur à Canada, les participants apprendront à utiliser Python et Spark conjointement pour analyser les mégadonnées, tout en réalisant des exercices pratiques.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Apprendre à utiliser Spark avec Python pour analyser les mégadonnées.
• Réaliser des exercices qui reproduisent des scénarios du monde réel.
• Utiliser divers outils et techniques d'analyse des mégadonnées avec PySpark.

Stratio est une plateforme centrée sur les données qui intègre le big data, l'IA et la gouvernance dans une seule et même solution. Ses modules Rocket et Intelligence permettent d'explorer, de transformer rapidement les données et de réaliser des analyses avancées dans les environnements d'entreprise.

Cette formation en direct, encadrée par un formateur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels des données de niveau intermédiaire souhaitant utiliser efficacement les modules Rocket et Intelligence de Stratio avec PySpark, en mettant l'accent sur les structures itératives, les fonctions définies par l'utilisateur et la logique avancée des données.

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

• Naviguer au sein de la plateforme Stratio et travailler avec les modules Rocket et Intelligence.
• Appliquer PySpark dans le contexte de l'ingestion, de la transformation et de l'analyse des données.
• Utiliser des boucles et une logique conditionnelle pour contrôler les flux de données et les tâches d'ingénierie des fonctionnalités (feature engineering).
• Créer et gérer des fonctions définies par l'utilisateur (UDF) pour des opérations de données réutilisables dans PySpark.

Format du cours

• Cours interactif et discussions.
• Nombreux exercices et mises en pratique.
• Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de prendre les arrangements nécessaires.