Formation Python pour la Data Science, Le Langage Python - PY3 Mixte : présentiel / à distance

Spark est un des principaux frameworks d’analyse de données Big Data. Il est massivement déployé sur les infrastructures de type
Data Lake, soit directement, soit au travers d’autres outils tels que Dataiku DSS. PySpark est une bibliothèque permettant d’utiliser ce
framework en Python.
Cette formation est un prolongement de la formation « PY2 – Exploration de données en Python ». Elle aborde principalement la
manipulation de données dans un contexte Big Data, et plus spécifiquement le traitement de données distribuées sur un cluster
de calcul avec la bibliothèque PySpark. Elle s’adresse donc à des personnes ayant suivi la formation PY2 ou ayant déjà une bonne
compréhension des bases de la manipulation de données en Python avec Pandas.
Les supports de formation sont rédigés en anglais, toutefois les sessions sont données en français.

• Reconnaître les spécificités du traitement de données en environnement Big Data.
• Savoir expliquer les notions principales liées au traitement de données distribué sur un cluster de calcul
  Spark :
  - Driver, master, exécuteur
  - Partitionnement, shuffle
• Appliquer les principaux types de manipulation de
  données avec la bibliothèque PySpark

Toute personne ayant un profil technique ou ayant validée la formation « Le langage Python – PY1 » et

souhaitant s'initier à la manipulation et à l'exploration de données en Python.

• Toute personne ayant déjà manipulé des données en Python notamment avec la bibliothèque Pandas et désirant transposer ces traitements avec PySpark.
• Lecture de l'anglais technique
• Utilisation de Python, des Notebooks Jupyter et de la bibliothèque Pandas ou avoir suivi la formation « Python pour la Data Science : L'exploration de données en Python - PY2 »

• Big Data & Spark clusters
• Lecture et écriture de données (partitionnement)
• Exécution paresseuse et récupération de données
• Spark Dataframes et manipulation de données de base
• Structure d'une application Spark (Jobs, Stages, Tasks) +notion de shuffle
• Spark UI
• Group by et Jointure
• Spark et SQL

Docaposte Institute propose plusieurs dispositifs pédagogiques adaptés aux stagiaires :

• Formation en présentiel
• En groupe (inter-entreprises ou intra-entreprise)
• Formation en distanciel
• Distanciel synchrone
• Distanciel asynchrone

• Alternance d'apports théoriques et de mises en pratique contextualisées.
• Progression pédagogique structurée, de la compréhension à la mise en œuvre opérationnelle.
• Pédagogie immersive favorisant une mise en application immédiate des compétences.
• Formation interactive et participative s'appuyant sur des ateliers pratiques, études de cas et échanges collectifs (+ 60 % du temps de formation.)
• Séquences pédagogiques rythmées et évaluations formatives régulières pour renforcer l'ancrage des apprentissages.
• Supports de cours, ressources documentaires et références mis à disposition par le formateur

En amont de la formation

• Recueil des besoins des apprenants afin de disposer des informations essentielles au bon déroulé de la formation (profil, niveau, attentes particulières...).
• Auto-positionnement des apprenants afin de mesurer le niveau de départ.

 

Tout au long de la formation

• Évaluation continue des acquis avec des questions orales, des exercices, des QCM, des cas pratiques ou mises en situation...

 

A la fin de la formation

• Auto-positionnement des apprenants afin de mesurer l'acquisition des compétences.
• Evaluation par le formateur des compétences acquises par les apprenants.
• Questionnaire de satisfaction à chaud afin de recueillir la satisfaction des apprenants à l'issue de la formation.
• Questionnaire de satisfaction à froid afin d'évaluer les apports ancrés de la formation et leurs mises en application au quotidien.

Nous consulter.

• Admission sans disposition particulière

Nos formations peuvent être adaptées à certaines conditions de handicap. Nous contacter pour toute information et demande spécifique.