Formation PySpark en Lille

Cette formation en direct, animée par un instructeur, sur Lille couvre la plateforme Stratio, en mettant l'accent sur les modules Rocket et Intelligence avec PySpark. Les participants maîtriseront l'ingestion, la transformation et les analyses avancées des données, acquérant des compétences pratiques en boucles, UDF et flux de travail de données d'entreprise.

Dans cette formation en direct animée par un instructeur à Lille, 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.

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.

This three-day practical course focuses on building and optimising efficient data-processing workloads using PySpark, Pandas and Polars in Kubernetes-based environments.

Participants will develop a practical understanding of how Spark applications execute on Kubernetes and how application-level configuration decisions influence performance, scalability, resource consumption and cost. The course covers key optimisation areas including executor sizing, memory allocation, dynamic allocation, partitioning strategies, shuffle behaviour, small-file problems and efficient Parquet processing.

The course also addresses common challenges when working with Pandas, including memory limitations and out-of-memory failures, and introduces Polars as a high-performance alternative for selected data-processing workloads. Through hands-on exercises, participants will diagnose performance and memory issues, compare different configuration strategies and apply optimisation techniques to realistic ETL and machine learning scenarios.

The emphasis throughout the course is on practical decision-making: understanding how to identify bottlenecks, select the appropriate tool, configure Spark efficiently and balance performance with infrastructure resource consumption and cost.