Python avancé pour l'analyse des données massives en entreprise — Financement OPCO possible | Aylid
Python avancé pour l'analyse des données massives en entreprise propose un chemin balisé, du premier module au certificat.
Cette formation a pour but de rendre les participants opérationnels dans l'utilisation de Python pour le traitement et l'analyse de données massives. Au travers d'exemples concrets et d'exercices pratiques, les stagiaires apprendront à concevoir des pipelines de données performants, à exploiter des frameworks comme PySpark, et à intégrer ces solutions dans des environnements métiers. La session aborde les bonnes pratiques pour garantir la qualité des données et leur exploitation optimisée. Accessible à des profils techniques, elle inclut des cas réels adaptés aux enjeux des entreprises.
Objectifs
- Concevoir des scripts Python adaptés à la gestion de volumes de données importants", "Mettre en œuvre des pipelines de données efficaces et scalables", "Exploiter PySpark pour le traitement distribué des données", "Optimiser les requêtes et analyses pour une exploitation métier rapide", "Intégrer des solutions Python dans des architectures existantes"]
Programme
[{"module": "Python et Big Data : méthodologie et outils", "content": "Introduction aux enjeux du Big Data en entreprise. Présentation des bibliothèques Python adaptées (PySpark, Dask, pandas). Configuration d'un environnement de développement optimisé. Conception de scripts de base pour le traitement de données massives. Étude de cas : analyse d'un jeu de données de 10 millions de lignes. Bonnes pratiques pour la qualité des données et la gestion des erreurs. Intégration des scripts dans des workflows métiers existants. Démonstration d'optimisation des performances et mise en situation sur des jeux de données réels.", "duration_hours": 7}]
Modalités
- Durée : 1 jour (7 heures)
- Format : presentiel
- Tarif : Sur devis , finançable OPCO
Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).