Formateur ou formatrice en traitement distribué avec Apache Spark et PySpark — Région Rabat Salé Kénitra

Villes concernées

Votre rôle chez FormaGroup

Cette mission s’adresse à des spécialistes capables de transmettre les pratiques de traitement de grands volumes de données avec Spark et son interface Python. Les formations s’adressent aux entreprises et aux particuliers, en présentiel ou à distance.

Missions confiées

1. 1Présenter l’architecture Spark et son environnement d’exécution, puis expliquer comment ces éléments interviennent dans le traitement distribué des données.
2. 2Faire pratiquer la manipulation de DataFrames avec PySpark, notamment au moyen de transformations, d’agrégations et de jointures.
3. 3Guider les participants dans le chargement, la lecture et l’écriture de données dans des formats courants, en abordant les choix de partitionnement.
4. 4Encadrer la réalisation d’un pipeline de traitement de bout en bout, depuis l’accès aux données jusqu’à la production de résultats réutilisables.
5. 5Montrer comment diagnostiquer les performances et optimiser les transformations et les jointures à partir de cas pratiques.
6. 6Adapter l’animation et les exercices aux besoins des data engineers, data analysts et développeurs Python formés.

Programme de formation à animer

Une maîtrise pédagogique des thèmes suivants est attendue :

Public à former

Approche pédagogique attendue

• Alternez les explications sur l’architecture Spark avec des exercices de manipulation de DataFrames en PySpark.
• Faites construire aux participants des transformations, agrégations et jointures sur des cas pratiques de traitement de données.
• Proposez un exercice fil rouge de pipeline de bout en bout, incluant le chargement, l’écriture et le choix de formats ou de partitions.
• Accompagnez le diagnostic de performance et l’optimisation des traitements à partir des résultats observés pendant les exercices.

Profil recherché

• Vous maîtrisez le traitement distribué des données avec Apache Spark et PySpark, notamment les DataFrames, les transformations, les agrégations et les jointures.
• Vous savez enseigner les notions d’architecture Spark, de chargement et d’écriture des données, de partitionnement et d’optimisation des traitements.
• Vous avez une expérience de la formation d’adultes et savez expliquer des notions techniques à des publics professionnels aux profils variés.

Atouts appréciés

• Une pratique de la construction de pipelines de données avec Spark vous aidera à proposer des exemples concrets et proches des usages professionnels.

Disponibilité et mobilité

Compétences clés

Mots-clés de l’offre