Data Scientist &nbsp;Data Analyst / Data Miner &nbsp;Statisticien &nbsp;Data Engineer &nbsp;Spécialiste BI et Data

PUBLIC CONCERNÉ

Compétences en traitement de données, notions de statistiques et machine learning &nbsp;Connaissances SQL &nbsp;Connaissances Python (rappels inclus dans la formation)

PRÉREQUIS

Alternance des modalités pédagogiques : exposé, démonstrations pratiques, échanges collectifs, quiz collectif, exercices pratiques et remise du support de formation. 50 % du temps global de la formation est dédié aux exercices.

MÉTHODES MOBILISÉES

Notre auto-évaluation permet d’apprécier les acquis apportés par l’action de formation.

MÉTHODES ÉVALUATION

<h2>OBJECTIFS &amp; COMPÉTENCES VISÉES</h2><ul><li>Comprendre l’utilisation de Spark en Big Data</li><li>Comprendre la différence entre les différents langages et le fonctionnement de Spark</li><li>Manipuler et analyser les données de manière interactive en environnement notebook</li><li>Réaliser des modèles supervisés et non supervisés de Machine Learning</li></ul>&nbsp;

<h2>PROGRAMME</h2><h3>MODULE 1 : FONDAMENTAUX</h3>&nbsp;<ul><li>Situer Spark, quels usages Data ?</li><li>Expliquer les spécificités du moteur Spark (lazy, driver, in memory... )</li><li>Comparer les principaux langages de programmation utilisés avec Spark : Scala vs PySpark, PySpark vs Python</li><li>Aborder les questions de : développement, batch, déploiement, programmation, monitoring, debugging</li></ul><h3> MODULE 2 : MANIPULER ET EXPLORER LES DONNÉES</h3>&nbsp;<ul><li>Rappels de langage et de syntaxe Python</li><li>Découvrir et manipuler les RDD : comment structurer le non structuré</li><li>Découvrir et manipuler les Dataframes</li><li>Découvrir et manipuler Spark SQL</li><li>Autres : lecture de fichiers, connecteurs HIVE, json…</li></ul><h3>MODULE 3 : MACHINE LEARNING « AT SCALE »</h3>&nbsp;<ul><li>Explication des concepts de Machine Learning et présentation de spécificités liées à l’échelle : hashing trick...&nbsp;</li><li>Découverte de la bibliothèque ML de Spark (ex MLlib), et de ses concepts&nbsp;</li><li>Réalisation de Feature Engineering avec des fonctions de la bibliothèque&nbsp;</li><li>Montée en compétences sur des algorithmes supervisés et non supervisés&nbsp;</li><li>Exercices : analyse de sentiments, scores, moteur de recommandation</li></ul>Module optionnel, cette formation peut-être réduite à 2 jours uniquement en retirant le module 3. Consultez-nous pour le prix et la mise en place de cette formation sans ce module.

<h3>MODULE 3 : MACHINE LEARNING “at scale” (optionnel)</h3>&nbsp;Explication des concepts de Machine Learning et présentation de spécificités liées à l'échelle : hasting trick…<ul><li>Découverte de la bibliothèque ML de Spark (ex MLib), et de ses concepts</li><li>Réalisation de Feature Engineering avec des fonctions de la bibliothèque</li><li>Montée en compétences sur des algorithmes supervisés et non supervisés</li><li>Exercices : analyse de sentiments, scores, moteur de recommandations</li></ul>&nbsp;Module optionnel, cette formation peut-être réduite à 2 jours uniquement en retirant le Module 3.Consultez-nous pour le prix et la mise en place de cette formation sans ce module.

Afin de faciliter l'organisation et la flexibilité des formations, elles sont toutes dispensées à distance.

Nos formations sont en distanciel

Nous délivrons habituellement cette formation au format Inter-entreprise.&nbsp;Si vous souhaitez l’organiser exclusivement pour vos collaborateurs, contactez-nous afin de déterminer le tarif dans ce format.

Formation Intra-Entreprise

En Inter-entreprise, le délai d’accès est de 1 semaine avant le début de la formation.&nbsp;En Intra-entreprise, les dates sont validées en tenant compte du planning respectif des formateurs et des participants, un délai de 20 jours est nécessaire entre la demande et le démarrage effectif de la formation.&nbsp;Délai de réponse : nous fixons un délai maximum de 2 semaines pour répondre à une demande.

Délais d’accès & de réponse

Nous vous invitons, si nécessaire, à nous contacter et nous tâcherons de vous répondre dans les plus brefs délais. Epsilon Masterclass s’engage également à recueillir les réclamations afin d’améliorer en continu la qualité de ses formations.&nbsp;Contactez-nous au 01 73 00 55 12, ou par email : <a href="mailto:masterclass@epsilon-france.com">masterclass@epsilon-france.com</a>Enregistré sous le numéro 11754361075. Cet enregistrement ne vaut pas agrément de l’État.

Contact & Réclamation

<h2>Découvrez comment utiliser le moteur d’analyse de données massives Spark.</h2>Spark est utilisé quotidiennement par les Data Scientists d’Epsilon. Moteur d’analyse de données massives, libre de droit et soutenu par des acteurs majeurs, accessible par Scala, Python, R, et via des notebooks, il est rendu accessible aux non-développeurs. Sa richesse fonctionnelle lui confère une utilisation tant par les Data Engineers que par les Data Scientists pour des besoins de préparation de données, d’analyse de données interactives et de Machine Learning.

Intégralement consacré à l’analyse et la manipulation des données, il permet de répondre à des problématiques Data complexes et notamment de construire des solutions d’Intelligence Artificielle ou des modèles de Machine Learning via différentes 
 techniques et langages.

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DATA SCIENCE

La Data Science à l'échelle avec Spark

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