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 le machine learning grâce à Apache Spark et l'écosystème Microsoft Azure.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels des données intermédiaires qui souhaitent concevoir, construire et déployer des modèles de machine learning en utilisant Azure Databricks pour des cas d'utilisation financiers.

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

• Construire et entraîner des modèles de machine learning 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 des risques ou prévoir des tendances en finance.
• Intégrer les modèles de ML dans des pipelines évolutifs pour une évaluation continue.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Conférence interactive et discussion.
• Nombreux exercices et pratiques.
• 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 pour organiser.

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists et développeurs qui souhaitent configurer, déployer et gérer des solutions d'analyse de données à l'aide de Databricks.

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

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

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

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux gestionnaires de technologie intermédiaires avec une expérience en ingénierie des données qui souhaitent migrer des logiques procédurales OLAP complexes vers une architecture Lakehouse en utilisant Databricks, Spark, Delta Lake, Unity Catalog et des workflows natifs.

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

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

Format du Cours

• Sessions intensives dirigées par un instructeur avec des démonstrations et explications ciblées.
• Labs pratiques quotidiens utilisant des ensembles de données représentatifs et des exercices de migration.
• Revues de code guidées, cliniques d'optimisation des performances et pratique d'orchestration de workflows.

Options de Personnalisation du Cours

• Ce cours peut être adapté à votre environnement, vos ensembles de données et vos exigences de gouvernance ; veuillez nous contacter pour organiser une personnalisation.

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

Cette formation en direct, encadrée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux analystes de données débutants à intermédiaires ainsi qu'aux professionnels financiers qui souhaitent effectuer une analyse de grande ampleur à l'aide de Databricks dans des cas d'utilisation liés au domaine financier.

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

• Utiliser les carnets Databricks pour interroger et analyser des ensembles de données financières.
• Nettoyer et transformer les données financières brutes pour la production de rapports et l'obtention d'insights.
• Créer des tableaux de bord et des visualisations pour le suivi des performances.
• Collaborer en temps réel avec leurs collègues sur des carnets partagés.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Conférences interactives et discussions.
• Beaucoup d'exercices et de 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 pour organiser cela.

Cette formation offre une introduction pratique à la construction de workflows évolutifs de traitement de données et de Machine Learning utilisant PySpark. Les participants découvrent le fonctionnement d'Apache Spark au sein des écosystèmes modernes de Big Data et apprennent à traiter efficacement de grands volumes de données grâce aux principes du calcul distribué.

Au cours de cette formation en direct avec instructeur à France, les participants apprendront à utiliser Python et Spark ensemble pour analyser les données volumineuses (big data) en travaillant sur des exercices pratiques.

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

• Apprendre à utiliser Spark avec Python pour analyser Big Data.
• Travailler sur des exercices qui imitent des cas réels.
• Utiliser différents outils et techniques pour l'analyse des big data en utilisant PySpark.

Stratio est une plateforme axée sur les données qui intègre le big data, l'IA et la gouvernance dans une seule solution. Ses modules Rocket et Intelligence permettent des explorations de données rapides, des transformations et des analyses avancées dans des environnements d'entreprise.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels des données de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser efficacement les modules Rocket et Intelligence de Stratio avec PySpark, en se concentrant sur les structures de boucle, les fonctions définies par l'utilisateur et la logique de données avancée.

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

• Naviguer et travailler dans la plateforme Stratio en utilisant les modules Rocket et Intelligence.
• Appliquer PySpark dans le contexte de l'ingestion, de la transformation et de l'analyse des données.
• Utiliser les boucles et la logique conditionnelle pour contrôler les flux de travail de données et les tâches d'ingénierie des caractéristiques.
• Créer et gérer des fonctions définies par l'utilisateur (UDFs) pour des opérations de données réutilisables en PySpark.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif avec discussion.
• Nombreux exercices et pratiques.
• 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 pour organiser.