Formation Big Data en Strasbourg

Ce formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et ingénieurs de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser Google Colab et Apache Spark pour le traitement et l'analyse de grandes masses de données.

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

• Configurer un environnement big data en utilisant Google Colab et Spark.
• Traiter et analyser des jeux de données volumineux efficacement avec Apache Spark.
• Visualiser les grands ensembles de données dans un environnement collaboratif.
• Intégrer Apache Spark avec des outils basés sur le cloud.

Les participants qui suivront cette formation en direct et dirigée par un instructeur dans Strasbourg acquerront une compréhension pratique et réelle de Big Data et des technologies, méthodologies et outils qui y sont associés.

Les participants auront l'occasion de mettre en pratique ces connaissances par le biais d'exercices pratiques. L'interaction du groupe et le retour d'information de l'instructeur constituent une composante importante du cours.

Le cours commence par une introduction aux concepts élémentaires de Big Data, puis progresse vers les langages de programmation et les méthodologies utilisées pour réaliser Data Analysis. Enfin, nous discutons des outils et de l'infrastructure qui permettent le stockage Big Data, le traitement distribué et la Scalabilité.

Cette formation dirigée par un instructeur, en direct à Strasbourg (en ligne ou sur site), est destinée aux professionnels de données de niveau avancé qui souhaitent optimiser les flux de travail de traitement des données, assurer l'intégrité des données et mettre en œuvre des solutions robustes de data lakehouse capables de gérer les complexités des applications de big data modernes.

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

• Acquérir une compréhension approfondie de l'architecture d'Iceberg, y compris la gestion des métadonnées et la disposition des fichiers.
• Configurer Iceberg pour un rendement optimal dans divers environnements et l'intégrer à plusieurs moteurs de traitement des données.
• Gérer les tables d'Iceberg à grande échelle, effectuer des modifications complexes du schéma et gérer l'évolution des partitions.
• Maîtriser les techniques pour optimiser la performance des requêtes et l'efficacité de la lecture des données pour des ensembles de données volumineux.
• Mettre en œuvre des mécanismes pour assurer la cohérence des données, gérer les garanties transactionnelles et gérer les échecs dans des environnements distribués.

Cette formation dirigée par un instructeur et en direct à Strasbourg (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels des données débutants qui souhaitent acquérir les connaissances et compétences nécessaires pour utiliser efficacement Apache Iceberg dans la gestion de jeux de données de grande taille, assurer l'intégrité des données et optimiser les workflows de traitement des données.

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

• Acquérir une compréhension approfondie de l'architecture, des fonctionnalités et des avantages d'Apache Iceberg.
• Apprendre les formats de table, la partition, l'évolution du schéma et les capacités de voyage dans le temps.
• Installer et configurer Apache Iceberg dans différents environnements.
• Créer, gérer et manipuler des tables Iceberg.
• Comprendre le processus de migration des données d'autres formats de table vers Iceberg.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de l'informatique de niveau intermédiaire qui souhaitent améliorer leurs compétences en architecture des données, gouvernance des données, cloud computing et technologies de big data afin de gérer efficacement et d'analyser de grands ensembles de données pour la migration de données au sein de leur organisation.

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

• Comprendre les concepts et les composants fondamentaux des différentes architectures de données.
• Acquérir une compréhension complète des principes de gouvernance des données et de leur importance dans les environnements réglementaires.
• Mettre en œuvre et gérer des cadres de gouvernance des données tels que Dama et Togaf.
• Tirer parti des plateformes cloud pour un stockage, un traitement et une gestion de données efficaces.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à Strasbourg, est destinée aux ingénieurs de données de niveau intermédiaire qui souhaitent apprendre à utiliser Azure Data Lake Storage Gen2 pour des solutions d'analyse de données efficaces.

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

• Comprendre l'architecture et les principales fonctionnalités d’Azure Data Lake Storage Gen2.
• Optimiser le stockage et l'accès aux données en termes de coût et de performance.
• Intégrer Azure Data Lake Storage Gen2 avec d'autres services Azure pour l'analyse et le traitement des données.
• Développer des solutions en utilisant l'API Azure Data Lake Storage Gen2.
• Diagnostiquer les problèmes courants et optimiser les stratégies de stockage.

Cette formation en Strasbourg (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser et intégrer Spark, Hadoop et Python pour traiter, analyser et transformer des ensembles de données complexes et volumineux.

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

• Mettre en place l'environnement nécessaire pour commencer à traiter les big data avec Spark, Hadoop et Python.
• Comprendre les fonctionnalités, les composants de base et l'architecture de Spark et Hadoop.
• Apprendre à intégrer Spark, Hadoop et Python pour le traitement des big data.
• Explorer les outils de l'écosystème Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka et Flume).
• Construire des systèmes de recommandation par filtrage collaboratif similaires à Netflix, YouTube, Amazon, Spotify et Google.
• Utiliser Apache Mahout pour mettre à l'échelle des algorithmes d'apprentissage automatique.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels IT intermédiaires qui souhaitent avoir une compréhension complète d'IBM DataStage, tant du point de vue administratif que du développement, leur permettant de gérer et d'utiliser cet outil efficacement dans leurs environnements respectifs.

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

• Comprendre les concepts fondamentaux de DataStage.
• Apprendre à installer, configurer et gérer efficacement des environnements DataStage.
• Se connecter à diverses sources de données et extraire des données efficacement depuis des bases de données, des fichiers plats et des sources externes.
• Mettre en œuvre des techniques de chargement de données efficaces.

Cette formation en direct, animée par un formateur, sur Strasbourg (en ligne ou sur site), s'adresse aux administrateurs système de niveau débutant à intermédiaire souhaitant déployer, maintenir et optimiser des clusters Spark.

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

• Installer et configurer Apache Spark dans divers environnements.
• Gérer les ressources du cluster et surveiller les applications Spark.
• Optimiser les performances des clusters Spark.
• Mettre en œuvre des mesures de sécurité et garantir une haute disponibilité.
• Diagnostiquer et résoudre les problèmes courants liés à Spark.

Dans cette formation en direct animée par un instructeur à Strasbourg, les participants apprendront comment utiliser conjointement Python et Spark pour analyser le Big Data, en s'appuyant sur des exercices pratiques.

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

• Apprendre à utiliser Spark avec Python pour analyser le Big Data.
• Réaliser des exercices qui reproduisent des cas réels.
• Utiliser différents outils et techniques pour l'analyse du Big Data au moyen de PySpark.

Au cours de cette formation en direct à Strasbourg, les participants apprendront l'état d'esprit avec lequel il faut aborder les technologies Big Data, évaluer leur impact sur les processus et politiques existants et mettre en œuvre ces technologies dans le but d'identifier les activités criminelles et de prévenir la criminalité. Des études de cas d'organismes d'application de la loi du monde entier seront examinées afin de mieux comprendre leurs approches, leurs défis et leurs résultats en matière d'adoption.

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

• Combiner la technologie Big Data avec les processus traditionnels de collecte de données pour reconstituer une histoire au cours d'une enquête.
• Mettre en œuvre des solutions industrielles de stockage et de traitement des big data pour l'analyse des données.
• Préparer une proposition pour l'adoption des outils et des processus les plus adéquats pour permettre une approche axée sur les données dans les enquêtes criminelles.

Ce formation en présentiel (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs des données, analystes de données et professionnels des données souhaitant utiliser Databricks et PySpark pour créer des pipelines de données évolutifs et migrer leurs workflows SQL existants.

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.

Ce cours pratique de trois jours se concentre sur la conception et l'optimisation de charges 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 manière dont les décisions de configuration au niveau applicatif influencent les performances, la scalabilité, la consommation de ressources et les coûts. Le cours couvre des domaines clés d'optimisation, notamment la taille des exécuteurs, 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, tels que les limitations de mémoire et les erreurs de dépassement de mémoire, et introduit Polars comme alternative haute performance pour certaines charges de travail de traitement de données. À travers 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.

La priorité tout au long du cours est donnée à la prise de décision pratique : comprendre comment identifier les goulets d'étranglement, sélectionner l'outil approprié, configurer Spark efficacement et trouver l'équilibre entre les performances et la consommation de ressources d'infrastructure et les coûts.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent mettre en place et déployer un système Apache Spark de traitement de très grandes quantités de données.

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

• Installer et configurer Apache Spark.
• Traiter et analyser rapidement de très grands ensembles de données.
• Comprendre la différence entre Apache Spark et Hadoop MapReduce et savoir quand utiliser l'un ou l'autre.
• Intégrer Apache Spark avec d'autres outils d'apprentissage automatique.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux personnes techniques qui souhaitent déployer Talend Open Studio for Big Data pour simplifier le processus de lecture et d'analyse des big data.

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

• Installer et configurer Talend Open Studio for Big Data.
• Se connecter à des systèmes de big data tels que Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR et Apache.
• Comprendre et configurer les composants et connecteurs de big data d'Open Studio.
• Configurer des paramètres pour générer automatiquement du code MapReduce.
• Utiliser l'interface de glisser-déposer d'Open Studio pour exécuter des tâches Hadoop.
• Prototyper des pipelines de big data.
• Automatiser des projets d'intégration de big data.