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Tuto Spark / Scala : L'essentiel pour les ingénieurs Big Data (2022) avec Apache Spark, Scala, Data Science

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  • Une formation vidéo de 6h31m
  • Téléchargement immédiat et visionnage illimité à vie
  • Satisfait ou remboursé
  • Fichiers sources inclus
  • Découvrez pourquoi vous former avec Tuto.com
Spark / Scala : L'essentiel pour les ingénieurs Big Data (2022)

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J'ai créé ce cours en ligne dans le but d'aider les débutants et les néophytes en développement Big Data à appréhender l'une des technologies Big Data les plus utilisées en entreprise : Apache Spark.

Au programme de ce cours Spark / Scala

  • Je vous apprendrai dans ce cours tous les rudiments de Spark afin de vous permettre d'en connaître l'essentiel et d'appréhender avec sérénité un projet ou une mission qui inclut Spark dans son écosystème.
  • De plus, je vous propose de vous former à l'utilisation de Scala afin d'y faire vos premiers pas si ce n'est pas votre langage de prédilection. Vous y apprendrez les bases mais également comment utiliser la programmation fonctionnelle.
  • Ensuite, le cours sera basé sur l'utilisation de Spark avec le langage Scala.

Ce cours introduit également les notions primordiales à tout projet Big Data en détaillant un écosystème standard.

Les versions enseignées sont :

  • Spark version 2.4.5 (mais l'on parlera aussi des nouveautés de Spark 3)
  • Scala 2.11

La pratique étant nécessaire pour bien apprendre, ce cours dispose de quelques exercices pratiques qui vous permettront de mettre en application les concepts théoriques évoqués.
J'y ferai également quelques démonstrations sur l'utilisation de Spark.
Tous les exercices se feront en local. Vous pourrez développer sur Windows, Linux ou Mac.

Un QCM vous sera proposé en fin de formation et vous permettra de valider les connaissances théoriques acquises pendant la formation.
Je reste disponible dans le salon d'entraide pour répondre à vos éventuelles questions sur ce cours.

Vous obtiendrez toutes les qualités requises afin de réussir vos projets Spark/Scala mais également performer lors de vos entretiens !

Je m'appelle Thomas Zuk et je travaille dans l'écosystème Big Data depuis 2016 en tant que développeur et maintenant Technical Leader. Je suis formateur sur certaines technologies Big Data depuis 2018, celles que je maîtrise le mieux, dont Spark, Kafka et HBase.

Table des matières de cette formation Apache Spark, Scala, Data Science (durée : 6h31m)

  • Découverte des traitements distribués
    • Introduction gratuit 00:07:43
    • Des données et encore des données gratuit 00:08:36
    • Pourquoi le Big Data ? 00:11:24
    • Hadoop et ses principes 00:15:34
  • Une vue d'ensemble du Framework Apache Spark
    • Introduction à Apache Spark 00:10:46
    • Architecture et termes techniques 00:05:31
    • Les différents modules de Spark 00:06:06
    • Scala, Java ou PySpark ? 00:07:41
  • L'essentiel de la programmation en Scala
    • Premiers concepts 00:08:43
    • La syntaxe de Scala 00:14:46
    • Exercices n°1 et 2 00:04:49
    • Correction des exercices n°1 et 2 00:02:13
    • Scala et l'orientation Objet 00:15:42
    • Exercice n°3 00:08:28
    • Correction de l'exercice n°3 00:04:17
    • Premiers pas en programmation fonctionnelle 00:17:27
    • Exercice n°4 00:02:27
    • Correction de l'exercice n°4 00:02:44
    • Bonnes pratiques 00:10:09
  • Spark Core pour les traitements Batch
    • Spark Core 00:18:19
    • Les opérations 00:22:57
    • Exécution d'un job Spark 00:13:05
    • Spark SQL (Première partie) 00:16:10
    • Exercices n°1 à 4 00:12:42
    • Correction des exercices n°1 à 4 00:08:06
    • Spark SQL (Seconde partie) 00:13:12
    • Exercices n°5 et 6 00:04:50
    • Correction des exercices n°5 et 6 00:07:05
    • Informations complémentaires 00:12:29
  • Spark Streaming
    • Introduction à Spark Streaming 00:26:49
    • Démonstration 00:03:55
    • Les concepts d'Apache Kafka 00:19:54
    • Kafka et Spark Streaming 00:13:15
  • Pour aller plus loin
    • Les nouveautés de Spark 3 00:05:37
    • Comment être un "bon" Data Engineer 00:13:32
    • Les tests unitaires avec Spark 00:08:31
    • Ressources supplémentaires 00:04:21
    • Le mot de la fin 00:01:45



Formateur : Thomas Zuk

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