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Spark Python – Développer des applications pour le Big Data
Cette formation de 21 heures permet de comprendre et d’exploiter Spark en environnement Python (PySpark) pour traiter des données volumineuses. Elle couvre l’architecture distribuée de Spark, le traitement des DataFrames,…
Description de la formation
Cette formation Spark Python – Développer des applications pour le Big Data s’adresse aux développeurs et data engineers souhaitant maîtriser les technologies de traitement massif de données. Sur 21 heures, vous apprendrez à construire des applications performantes avec Apache Spark et Python, exploiter les frameworks distribués et optimiser vos pipelines data en environnement production.
Le programme couvre l’architecture de Spark, la manipulation de DataFrames, le traitement en temps réel et l’optimisation des requêtes distribuées. Vous acquerrez les compétences essentielles pour traiter des volumes de données importants et déployer des solutions scalables.
Notre formation niveau avancé combine distanciel et présentiel pour un apprentissage flexible. ESIC, certifiée Qualiopi, propose un accompagnement individualisé tout au long de votre parcours. Cette formation est éligible CPF et ouverte aux financements OPCO et France Travail.
Rejoignez nos experts pour transformer vos compétences en Big Data et booster votre carrière technique.
Objectifs pédagogiques
- Comprendre l’architecture de Spark et ses concepts fondamentaux
- Manipuler des DataFrames PySpark pour le traitement de données distribuées
- Appliquer des opérations de transformation, jointure, filtrage et agrégation
- Optimiser les traitements Spark (plan d’exécution, cache, UDF) et structurer une application Big Data
Programme détaillé
Module 1 Jour 1 – Introduction à Spark et PySpark
- Architecture Spark : cluster, exécuteurs, DAG, RDD vs DataFrame
- Démarrer avec SparkSession, chargement de données (CSV, JSON)
- Exploration de données : show, schema, select, filter
Module 2 Jour 2 – Transformations avancées et SQL
- Fonctions Spark : withColumn, groupBy, join, agg
- Gestion des types, conversions, gestion des null
- Intégration avec SQL : createOrReplaceTempView, requêtes SQL
- Export des résultats (CSV, parquet)
Module 3 Jour 3 – Optimisation & mini-projet
- Plan d’exécution (explain), cache, persist
- UDF (User Defined Functions)
- Initiation à Spark MLlib (modèle simple de classification)
- Mini-projet : traitement d’un corpus big data + restitution
Prérequis
- Maîtrise de Python
- Connaissances de pandas
- Notions de SQL recommandées
Public visé
- Développeurs Python
- Data analysts
- Ingénieurs data
- Profils techniques en reconversion vers la data
Modalités de la formation
- ⏱ Durée : 21h
- 📍 Format : Mixte (présentiel + distanciel)
- 📊 Niveau d'entrée : Avancé
- 🎯 Pédagogie : Apports théoriques, exercices pratiques, études de cas, projet fil rouge
- 🗓️ Délai d'accès : variable selon le mode de financement, généralement de 11 jours ouvrés à 1 mois après l'inscription. En savoir plus.
- ♿ Accessibilité : Chaque demande émanant d'une personne en situation de handicap fait l'objet d'une étude de faisabilité et d'adaptation. Contactez notre référent handicap.
Passage de la certification obligatoire
Cette formation se conclut par le passage d'une certification officielle, indispensable à la validation de votre parcours.
Certification(s) : TP – Assistant de vie aux familles
Équipe pédagogique
Nos formations sont conçues et animées par une équipe de formateurs experts, sélectionnés pour leur double compétence : une expertise métier acquise sur le terrain et une réelle expérience pédagogique. Le suivi de chaque apprenant est assuré par un référent pédagogique dédié.
- Formateurs professionnels spécialistes de leur domaine, en veille permanente sur les évolutions du secteur
- Référent pédagogique dédié, disponible tout au long du parcours
- Contenus régulièrement actualisés et adaptés au niveau de chaque participant
- Référent handicap pour l'accueil et l'adaptation des personnes en situation de handicap
Ressources pédagogiques
- Support de cours PDF
- Scripts .py ou notebooks PySpark
- Jeux de données fournis (CSV volumineux)
- Documentation d’installation locale / cloud
Suivi de l'exécution et évaluation
- Exercices corrigés à chaque module
- Mini-projet individuel ou binôme
- Feuille de présence
- Questionnaire de satisfaction
Accessibilité
Nous accordons une attention particulière à l'accueil des personnes en situation de handicap. Si vous êtes concerné(e) et souhaitez suivre cette formation, nous vous invitons à nous contacter dès que possible. Ensemble, nous étudierons vos besoins spécifiques et mettrons en place les adaptations nécessaires pour garantir votre accès à la formation dans les meilleures conditions.
Fiche mise à jour le 7 juillet 2026.
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