Vous souhaitez travailler dans le Big Data ? Vous souhaitez vous orienter vers un parcours de Data Engineer ? Si c’est le cas, alors vous savez déjà probablement que la maîtrise de Spark est obligatoire dans quasiment toutes les missions Big Data, spécialement pour les postes de Data Engineer ! Peut-être vous avez passé des entretiens, et les recruteurs ont apprécié votre profil, mais lorsqu’ils ont constaté que votre niveau sur Spark et Scala n’était pas satisfaisant, vous êtes passés à  côté de la mission.

Si vous faites un tour sur les appels d’offres et les offres d’emploi, vous remarquerez que le niveau de maîtrise minimum attendu par les clients pour Spark c’est le niveau “confirmé“.  Avec le volume de données que les entreprises doivent gérer aujourd’hui combiné au niveau de complexité de l’infrastucture informatique (DevOps, DevSeCoPS, Cloud Computing, Cluster computing, On-premise, etc…), elles ne peuvent plus se permettre de recruter des profils moyens, des profils qui ont une connaissance partielle du traitement de données à large échelle, de la programmation, ou de l’infra.

Si vous voulez réussir votre carrière dans le Big Data aujourd’hui, que ce soit en tant  que Data Engineer, Data Analyst, chef de projet Big Data, Data Architecte, ou Consultant Big Data, vous devez impérativement vous professionnaliser sur Spark.

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