Maîtrisez les Langages Clés

Apprenez à utiliser Scala, PySpark et SparkSQL de manière efficace pour manipuler de gros volumes de données.

Utilisation Avancée de Databricks

Découvrez les fonctionnalités avancées de Databricks et son intégration avec les services cloud Azure et AWS.

Solutions Pratiques pour Big Data

Acquérez des compétences pratiques pour gérer et analyser efficacement les Big Data à l'aide des outils les plus performants du marché.

À Propos du Cours

Plongez dans le monde passionnant du traitement distribué de données avec ce cours intensif. Vous allez acquérir des compétences de pointe en Scala, PySpark, SparkSQL, Databricks, Azure et AWS, vous permettant de traiter et d'analyser des quantités massives de données avec facilité et précision. Notre approche pédagogique interactive et pratique vous garantit une montée en compétences rapide et une expertise approfondie, prête à être appliquée dans le monde professionnel.

À Propos du Créateur

Je m'appelle [Votre Nom], expert en Big Data avec plus de [X] années d'expérience dans le domaine. J'ai surmonté de nombreux défis pour devenir un leader reconnu dans le traitement distribué de données. Mon objectif est de partager mes connaissances approfondies avec vous pour que vous puissiez exceller dans le domaine du Big Data et de la gestion de données massives.

Plan de Cours

20 Chapters · 99 Lessons

  1. 1

    Module 0 —Introduction au Traitement Distribué

    1. (Included in full purchase)

      Chapitre 0.1 - Concepts fondamentaux du traitement distribué

    2. (Included in full purchase)

      Chapitre 0.2 - Architectures distribuées et paradigmes

    3. (Included in full purchase)

      Chapitre 0.3 - Défis du Big Data et solutions modernes

    4. (Included in full purchase)

      Chapitre 0.4 - Écosystème Apache et outils open source

    5. (Included in full purchase)

      Chapitre 0.5 - Préparation environnement et prérequis

    6. (Included in full purchase)

      Quiz du Module 0

  2. 2

    Module 1 — Scala Fonctionnel

    1. (Included in full purchase)

      Chapitre 1.1 — Prise en main (REPL, types, immutabilité)

    2. (Included in full purchase)

      Chapitre 1.2 - Fonctions pures, map/filter/reduce

    3. (Included in full purchase)

      Chapitre 1.3 - Pattern matching et décomposition

    4. (Included in full purchase)

      Chapitre 1.4 - Option, Try/Either

    5. (Included in full purchase)

      Chapitre 1.5 - Exercices du Module 1 (Ubuntu 22.04)

    6. (Included in full purchase)

      Quiz du Module 1

  3. 3

    Module 2 — Scala Orientée Objet

    1. (Included in full purchase)

      Chapitre 2.1 - Classes, objets, case classes

    2. (Included in full purchase)

      Chapitre 2.2 - Traits, héritage et composition

    3. (Included in full purchase)

      Chapitre 2.3 - Encapsulation, packages

    4. (Included in full purchase)

      Chapitre 2.4 - sbt et interop Java

    5. (Included in full purchase)

      Chapitre 2.5 - Exercices Scala OO (Ubuntu 22.04)

    6. (Included in full purchase)

      Quiz du Module 2

  4. 4

    Module 3 — PySpark et Spark SQL

    1. (Included in full purchase)

      Chapitre 3.1 - Introduction à Spark (concepts, DataFrame)

    2. (Included in full purchase)

      Chapitre 3.2 - Transformations et actions

    3. (Included in full purchase)

      Chapitre 3.3 - Spark SQL (requêtes, agrégations

    4. (Included in full purchase)

      Chapitre 3.4 - I/O (CSV, Parquet) et mini pipeline

    5. (Included in full purchase)

      Chapitre 3.5 - Exercices (Ubuntu 22.04)

    6. (Included in full purchase)

      Quiz du Module 3

  5. 5

    Module 4 — Databricks

    1. (Included in full purchase)

      P03-Configuration d’un cluster avec AWS S3 et AZURE Databricks

    2. (Included in full purchase)

      Chapitre 4.1 - Workspace et notebooks

    3. (Included in full purchase)

      Chapitre 4.2 - Jobs et clusters

    4. (Included in full purchase)

      Chapitre 4.3 - Delta Lake (bases)

    5. (Included in full purchase)

      Chapitre 4.4 - Mini projet de bout en bout

    6. (Included in full purchase)

      Chapitre 4.5 - Exercices Débutants (Ubuntu 22.04)

    7. (Included in full purchase)

      Quiz du Module 4

  6. 6

    Annexes optionnelles du module 1 — Programmation fonctionnelle en Scala

    1. (Included in full purchase)

      Annexe 1.1 - Prise en main (REPL, types, immutabilité)

    2. (Included in full purchase)

      Annexe 1.2 - Fonctions pures, map/filter/reduce

    3. (Included in full purchase)

      Annexe 1.3 - Pattern matching et décomposition

    4. (Included in full purchase)

      Annexe 1.4 - Option, Try/Either

    5. (Included in full purchase)

      Annexe 1.5 - Exercices Débutants (Ubuntu 22.04)

  7. 7

    Annexes optionnelles du module 2 — Scala Orientée Objet

    1. (Included in full purchase)

      Annexe 2.1 - Classes, objets, case classes

    2. (Included in full purchase)

      Annexe 2.2 - Traits, héritage et composition

    3. (Included in full purchase)

      Annexe 2.3 - Encapsulation, packages

    4. (Included in full purchase)

      Annexe 2.4 - sbt et interop Java

    5. (Included in full purchase)

      Annexe 2.5 - Exercices avancés (Ubuntu 22.04)

  8. 8

    Annexes optionnelles du module 3 — PySpark et Spark SQL

    1. (Included in full purchase)

      Annexe 3.1 - Introduction à Spark (concepts, DataFrame)

    2. (Included in full purchase)

      Annexe 3.2 - Transformations et actions

    3. (Included in full purchase)

      Annexe 3.3 - Spark SQL (requêtes, agrégations)

    4. (Included in full purchase)

      Annexe 3.4 - I/O (CSV, Parquet) et mini pipeline

    5. (Included in full purchase)

      Annexe 3.5 - Exercices supplémentaires (Ubuntu 22.04)

    6. (Included in full purchase)

      Pratique 1 - Quiz

    7. (Included in full purchase)

      Pratique 2 - Big Data & Apache Spark

    8. (Included in full purchase)

      Pratique 3 - Analyse des Données Boursières avec Spark SQL et Scala

    9. (Included in full purchase)

      Annexe 1 - Concepts Avancés pour Big Data et Spark

    10. (Included in full purchase)

      Annexe 2 - CI/CD, A/B Testing et Concepts Avancés pour Big Data

  9. 9

    Annexes optionnelles du module 4 — Databricks

    1. (Included in full purchase)

      Annexe 4.1 - Workspace et notebooks

    2. (Included in full purchase)

      Annexe 4.2 - Jobs et clusters

    3. (Included in full purchase)

      Annexe 4.3 - Delta Lake (bases)

    4. (Included in full purchase)

      Annexe 4.4 - Mini projet de bout en bout

    5. (Included in full purchase)

      Annexe 4.5 - Exercices Débutants (Ubuntu 22.04)

  10. 10

    Chapitre 00 - Introduction et Installation

    1. (Included in full purchase)

      Pr sentation du cours et pourquoi Spark ?

    2. (Included in full purchase)

      Installer Spark local + JDK + Scala/Python

    3. (Included in full purchase)

      Cr er son compte Databricks Community

  11. 11

    Chapitre 01 - Architecture de Spark

    1. (Included in full purchase)

      Driver, executors et cluster manager

    2. (Included in full purchase)

      Partitions et parall lisme

    3. (Included in full purchase)

      Lazy evaluation et DAG

    4. (Included in full purchase)

      Transformations vs actions

  12. 12

    Chapitre 02 - RDDs la Base Historique

    1. (Included in full purchase)

      Cr er des RDDs en Scala et PySpark

    2. (Included in full purchase)

      Transformations RDD (map, filter, reduce)

    3. (Included in full purchase)

      Pair RDDs et reduceByKey

    4. (Included in full purchase)

      WordCount classique en RDD

  13. 13

    Chapitre 03 - DataFrames et Dataset API

    1. (Included in full purchase)

      Lire des fichiers (CSV, Parquet, JSON)

    2. (Included in full purchase)

      Sch mas, types et inf rence

    3. (Included in full purchase)

      Op rations colonnes (select, filter, withColumn)

    4. (Included in full purchase)

      Fonctions UDF et UDAF

  14. 14

    Chapitre 04 - Spark SQL

    1. (Included in full purchase)

      createOrReplaceTempView et requ tes SQL

    2. (Included in full purchase)

      Jointures distribu es (broadcast, sort-merge)

    3. (Included in full purchase)

      Window functions (RANK, LAG, LEAD)

    4. (Included in full purchase)

      Int gration Hive et Glue Catalog

  15. 15

    Chapitre 05 - Performance et Optimisation

    1. (Included in full purchase)

      Catalyst Optimizer et plan d'ex cution

    2. (Included in full purchase)

      Partitioning, repartition et coalesce

    3. (Included in full purchase)

      Caching et persist : quand et comment

    4. (Included in full purchase)

      Lire le Spark UI pour diagnostiquer

  16. 16

    Chapitre 06 - Spark Streaming et Structured Streaming

    1. (Included in full purchase)

      Structured Streaming : concepts et API

    2. (Included in full purchase)

      Lire depuis Kafka et crire en Delta Lake

    3. (Included in full purchase)

      Window aggregations et watermark

  17. 17

    Chapitre 07 - Delta Lake et Lakehouse

    1. (Included in full purchase)

      Pourquoi Delta Lake et le concept Lakehouse

    2. (Included in full purchase)

      ACID, time travel et VACUUM

    3. (Included in full purchase)

      MERGE INTO pour upserts (SCD Type 2)

  18. 18

    Chapitre 08 - Databricks en Production

    1. (Included in full purchase)

      Databricks Workflows : orchestrer ses jobs

    2. (Included in full purchase)

      Unity Catalog : gouvernance et permissions

    3. (Included in full purchase)

      CI/CD avec Databricks Asset Bundles

  19. 19

    Chapitre 09 - Projet Final Pipeline ETL Databricks

    1. (Included in full purchase)

      Pr sentation du projet et architecture Bronze/Silver/Gold

    2. (Included in full purchase)

      Ingestion brute (Bronze) et nettoyage (Silver)

    3. (Included in full purchase)

      Agr gations m tier (Gold) et dashboards

    4. (Included in full purchase)

      Orchestration Workflows et conclusion

  20. 20

    Chapitre 10 - Activites et Evaluations

    1. (Included in full purchase)

      Quiz 1 – Architecture de Spark – 5%

    2. (Included in full purchase)

      Quiz 2 – DataFrames et Spark SQL – 5%

    3. (Included in full purchase)

      Évaluation de mi-session – 25%

    4. (Included in full purchase)

      Quiz 3 – Performance et Delta Lake – 5%

    5. (Included in full purchase)

      Projet tudiant – 20%

    6. (Included in full purchase)

      Évaluation finale – 40%

    7. (Included in full purchase)

      Guide complet du projet final

Témoignages de Participants

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”
Le module Databricks est une masterclass : notebooks propres, Delta Lake, optimisation, et une vraie logique d’architecture.
Sonia K., Data Platform

Paris, France

”
Excellent équilibre entre théorie et pratique : je peux expliquer Spark clairement… et surtout livrer des pipelines fiables.
Claire P., BI / Data

Lyon, France

”
Je venais pour PySpark, je repars avec SparkSQL solide + une vraie méthode pour optimiser et monitorer.
Yassine D., Data Analyst

Paris, France

”
C’est rare d’avoir un cours Scala + PySpark sans confusion. Ici c’est structuré, cohérent, et professionnel
Inès M., Software / Data

Montréal, QC, CANADA

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