Maîtrisez Spark pour le Big Data avec Scala

Un programme pratique pour devenir Ingénieur Spark Scala en moins de 3 mois ! 

Vous souhaitez travailler dans le Big Data ? Vous souhaitez vous réorienter 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.


Malheureusement, le problème c'est que lorsqu'on veut se professionnaliser sur Spark, comme sur toute autre technologie du Big Data, on se heurte à 3 obstacles majeurs :

Obstacle #1 : la mise en place de l'infra  Big Data nécessaire

En effet, comme toutes les autres technologies du Big Data, Spark s'exécute dans un cluster. Il faut donc connaître l'infrastructure d'un cluster informatique, comprendre les modes d'installation de Spark, et  s'équiper en cluster ou trouver un cluster dans lequel s'entraîner, ce qui est juste non-envisageable, ou au mieux pas évident... 


Obstacle #2 : le cycle de vie du développement d'une application Spark

Les applications Spark ont un cycle de vie très particulier. Il faut déjà savoir concevoir l'application, ensuite savoir  la développer dans un langage de programmation spécifique, puis la rendre robuste et tolérante aux pannes, et enfin la déployer en production dans un environnement aussi hostile qu'un cluster !


Conséquence,  Spark évolue dans un écosystème de technologies complexes et  peu connues du grand public, qui fait que si on souhaite déployer les applications Spark qu'on apprend à développer, il faut également maîtriser tout un panel de technologies qui requiert chacune un savoir-faire particulier, notamment : Git, GitHub/GitLab/Azure DevOps, Nexus, Maven, SBT, XML, JUnit, Scala, Java, Log4J, JDBC, ODBC, ThriftServer, Hosebird, IntelliJ, etc... Il ne suffit pas uniquement de maîtriser les API de Spark.


Ainsi, la triptique très commune  "Spark RDD => Spark SQL => Spark Streaming"  qui structure le programme de quasiment toutes les formations Spark du marché n'est pas suffisante pour opérer à un niveau professionel avec Spark. Si vous voulez pouvoir utiliser Spark à un niveau professionnel dans le contexte actuel, en plus de la maîtrise des API natives de Spark, vous devez également maîtriser l'écosystème de technologies autour de Spark.


Obstacle #3 : le versioning des technologies de l'écosystème Big Data

Le troisième obstacle et non des moindres est le versioning ! En moyenne, une nouvelle release de Spark et des technologies de l'écosystème Big Data avec lesquels Spark fonctionne sort tous les 6 mois. Cela signifie qu'à peine s'être concentré sur une version que celle-ci est déjà obsolète :( 

Tiens ! Juste à l'écriture de cette page, la communauté Open source venait de sortir la version 3 de Spark, la version  2.13 de Scala, la version 8 de Java, la version 16 du JDK, et la version 2.14 de l'API Jackson Databind, indispensable à Spark pour la sérialisation des données. 


Vous devez donc prendre en compte les évolutions de chaque technologie de l'écosystème Spark lors du développement de vos applications Spark, sous peine de voir des incompatibilités entre différentes versions ruiner vos efforts de développement. Par exemple, si on développe en Spark 3.0, quel langage de programmation est approprié ? Dans quelle version de ce langage ? Cette version est-elle compatible avec la dernière version de Kafka ? de Hive ?  de la JVM ? Quelle version d'OS supporté ?...etc. 


Vous voyez qu'il ne suffit pas de savoir développer en Spark. Dès qu'on est dans une logique professionnelle, il faut savoir combiner les versions des technologies autour de Spark compatibles entre elles. Celà rajoute une difficulté supplémentaire dans la courbe d'apprentissage de Spark, déjà très périlleuse...


Ce sont toutes ces difficultés qui font qu'il est de plus en plus difficile pour les recruteurs de trouver des profils Spark compétents, qui peuvent les aider à résoudre les problématiques Big Data que leur entreprise rencontre avec l'infrastructure IT dont elle dispose. Et c'est cette rareté des profils Big Data maîtrisant Spark  qui fait que leur salaire ou leur TJM soit si élevé !  


Selon  les estimations des jobboard indeed et Talent, les salaires des professionnels Spark Scala dans le marché francophone (France et la province francophone du Canada, le Québec) sont les suivants :


Comme vous pouvez le voir, le salaire lorsque vous maîtrisez Spark Scala est quasiment de 60 000 € en France, et il y'a plus de 472 postes à pourvoir (rien qu'en Ile-de-France). Au Québec, le salaire démarre à $105 000 CAD (Dollars Canadiens), et il y'a plus de 111 postes à pourvoir (rien qu'à la province du Québec, sans tenir compte de toutes les autres appelations).  


Vous voyez qu'investir dans vos compétences Spark maintenant c'est garantir une sécurité financière pour vous et votre famille dans le futur. C'est avoir le contrôle sur votre carrière, et c'est avoir le choix sur les missions sur lesquels vous souhaitez travailler !

Notre formation "Maîtrisez Spark pour le Big Data avec Scala" vous professionnalisera sur Spark en moins de 3 mois !

La formation vous rendra capable de développer des applications Big Data Spark à un niveau professionnel en à peine 3 mois et uniquement avec l'aide de votre simple PC  !

Qu'est ce que cela veut dire ?

Cela veut dire qu'à la fin de cette formation, vous serez capable de développer des applications robustes avec Spark, qui exploitent des giga octets de données, et vous serez capable de les déployer en production, tout cela à partir de votre simple PC et rien d'autre ! 

 

Il ne s'agit donc pas de la maîtrise des API de  Spark uniquement, mais également de la maîtrise de tous les outils qui entrent dans le cycle de vie d'une application Big Data développée en Spark, notamment : Apache Maven, IntelliJ, Git, GitHub, Scala, Java, XML, MarkDown, Log4J, JUnit,  Spark SQL, JDBC, ODBC, ApacheThrift Server,  et Shell.

 

La formation couvre les 8 activités du cycle de vie d'une mission de Data Engineering avec Spark telles qu'illustrées par l'image suivante :

Programme détaillé de la formation

La formation est structurée en 8 parties, une pour chacune de ces activités et totalise 71 sessions vidéo pratiques d'une durée de 38 h 17 min. Les 38 h 17 min sont réparties selon le programme suivant :

  • 1 - Installation et paramétrage d'un environnement Spark : 3 h 54 min
    Dans cette partie, nous vous apprenons à installer et configurer un environnement Spark et son écosystème (IntelliJ, Git, Maven, Scala, JDK, SDK) tel que vous le retrouverez dans de vrais projets d'entreprise. 
  • 2 - Programmation Scala pour le Big Data : 2 h 32 min                                                                              Une fois que l'environnement est mis en place, on commence par les bases. Vous apprendrez à programmer en Scala pour le Big Data , et à exploiter toutes les fonctionnalités du langage liées à Spark, car Spark a été développé en Scala. 
  • 3 - Développer des applications Spark : 10 h 13 min                                                                                      Ici on passe aux choses sérieuses. Nous vous apprenons la fondation du développement d'applications en Spark pour une durée de 10h. Vous saurez manipuler les RDD, les data frames, et effectuer toutes les opérations qui constituent les tâches d'ingénierie de données avec Spark (manipulations système, travailler avec le HDFS et le système de fichier, créer des UDF, effectuer des jointures et aggrégations, manipuler les fichiers, le temps et les dates, etc...).  Ces tâches sont beaucoup trop vastes pour que nous les mentionnons ici. 
  • 4 - Spark et les bases de données (SQL & NoSQL) : 10 h 45 min                                                                   80% des tâches d'un ingénieur Big Data tourne sur l'interrogation de données. Donc le gros de votre travail dans vos missions sera d'interroger les données. Dans cette partie, nous vous apprendrons à développer des applications qui interrogent des bases de données hébergées dans des serveurs distants, notamment : Oracle MySQL, Microsoft SQL Server, et Postgre SQL. Nous vous apprendrons à utiliser le SQL dans Spark pour interroger des tables hébergées sur Hadoop/Hive. Ensuite, nous vous apprendrons à développer des applications Spark qui exploitent les données hébergées dans les SGBD NoSQL, notamment HBase et Cassandra. Vous apprendrez également à développer des applications Spark de recherche de contenu avec ElasticSearch et Kibana.  Pour finir, vous apprendrez à utiliser un client comme Excel ou Tableau Software pour interroger Spark.
  • 5 - Rendre ses applications Spark robustes : 5 h 30 min                                                                               A ce stade, vous savez développer des applications Spark. Il est temps de les rendre robustes afin qu'elles continuent de fonctionner en production même quand elles rencontreront des pannes. Le cluster est un environnement très hostile ! Si vous ne rendez pas vos applications Spark robustes, vous pouvez être certains qu'elles tomberont toujours en panne en production. 
  • 6 - Documenter ses applications Spark : 2 h 42 min                                                                                      Le développement d'application Spark se fait rarement en solo dans une entreprise. Vous allez souvent travailler en équipe. Il vous faut donc apprendre à documenter vos applications afin qu'elles soient compréhensibles et exploitables par les autres membres de l'équipe pendant votre présence ou après votre départ du projet.
  • 7 - Déployer ses applications Spark en production : 2 h 04 min                                                                 Une fois que vous aurez fini de développer l'application,  il faut la déployer. Si vous ne pouvez pas déployer votre application Spark, alors elle ne sert à rien ! Le déploiement d'une application Spark en production requiert la maîtrise de techniques et d'outils bien particuliers (Maven, YARN, Kubernetes, compilation du JVM, production d'archives .jar ou Uber Jar, containerisation, etc...). Dans cette partie, nous vous apprenons à déployer une application Spark sur un cluster.
  • 8 - Monitorer ses applications Spark déployées : 37 min                                                                             Une fois que l'application a été déployée en production, il faut la suivre, pour identifier tout comportement inattendu, pour voir si elle fonctionne comme prévu, ou si elle ne plombe pas les performances du cluster (pénalisant ainsi les autres applications qui tournent sur le cluster). C'est ce que nous vous apprenons à faire dans cette partie. Cela clôture le cycle de vie de l'application. 

Vous maîtriserez toutes les activités du cycle de vie du  développement d'applications Spark

Vous apprendrez à développer des connecteurs de base de données SQL et NoSQL avec Spark 

Les projets à réaliser dans la formation

Pour vous permettre d'asseoir les acquis pédagogiques et les compétences que vous aurez obtenus dans cette formation, la formation est  illustrée par 7 projets complets avec des jeux de données réels que vous aurez à réaliser tout au long de celle-ci. Voici la liste de ces projets :

  • Projet #1 : exploiter les 16 millions d'adresses de la BANO (Base Nationale des Adresses  de France)
  • Projet #2 : interroger les bases de données Oracle MySQL avec Spark   
  • Projet #3 : interroger les bases de données PostgreSQL avec Spark
  • Projet #4 : interroger les bases de données Microsoft SQL Server avec Spark 
  • Projet #5 : développer des applications Apache HBase avec Spark
  • Projet #6 : développer des applications Apache Cassandra avec Spark 
  • Projet #7 : développer des applications ElasticSearch et Kibana avec Spark

Vous pouvez retrouver l'ensemble de ces projets dans le répertoire GitHub des éditions Juvénal & Associés.

En plus, vous recevez en bonus de la formation :

  • notre formation Programmation Scala pour le Big Data d'une durée de  2 h 32 min, qui a été intégrée à cette formation en guise de cadeau pour faciliter votre montée en compétences sur Spark, même si vous n'avez pas un parcours de développeur ou même si vous ne savez pas développer
  • la formation est développée selon le principe de notice de micro-ondes. Cela signifie que nous avons découpé le travail de développement d'applications Big Data Spark en check-listes que vous aurez juste à suivre facilement. Ces check-listes sont mises à votre disposition à titre de bonus et contiennent les dépendances à installer, les jeux de données, les étapes à suivre, les versions des outils, les scripts de code et les spécificités de chaque facette du développement en Spark. Vous trouverez ces check-listes dans la section "Ressources" de la formation. 
  • Vous bénéficiez automatiquement des mises à jour de la formation dans votre espace membre. La formation est mise à jour régulièrement avec les dernières pratiques, les dernières nouveautés et les cas d'usage que nous trouvons intéressants. Vous bénéficierez automatiquement de ces mises à jour en tant qu'étudiant de la formation
  • Nous assurons un support tchat et email exclusifs pour résoudre tout problème que vous rencontrerez pendant la formation. Le support tchat et mail sont assurés tous les jours du lundi au vendredi de 09h à 18h. De plus, vous aurez accès à  un groupe privé dans lequel vous pourrez interagir avec les autres étudiants.
  • des séances de coaching par visio-conférence sont programmées directement avec Juvénal  lorsque vous rencontrez une difficulté particulière lors de la réalisation des projets (bug, erreur de configuration, d'installation, incompatibilité applicative, etc...)

Obtenez la formation aujourd'hui pour 399 € seulmement !!!

La formation coûte normalement 499 €. Mais pour vous encourager dans votre démarche de vous professionnaliser dans le Big Data et sur Spark en particulier, nous vous offrons la possibilité de vous la procurer au tarif avantageux de 399 €, soit une réduction de 20% !! Vous avez également la possibilité de vous la procurer en payant 4 tranches de 120 euros chacune. Profitez maintenant ! Cliquez sur le bouton suivant pour vous inscrire à la formation et faites partie des professionnels Spark tant convoités par les recruteurs ! 

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Garantie 100% Satisfait ou remboursé de 14 jours

Cette formation est la meilleure formation Spark de toute la francophonie. Assurément, elle vous aidera à développer des compétences solides en Spark.  Nous en sommes fermement convaincus. C'est pourquoi nous l'offrons avec une garantie  100% satisfait ou remboursé de 14 jours. En d'autres termes, si dans les 14 jours qui suivent votre inscription, vous n'êtes pas satisfaits de la formation, écrivez-nous à contact@data-transitionnumerique.com  et nous vous rembourserons intégralement sans aucune discussion ! A la différence des autres garanties du marché, la nôtre n'est entachée d'aucune condition !! 

Ils nous font confiance

Beaucoup de clients institutionnels (universités, grande écoles d'ingénieur, bibliothèques, collectivités, ministères), et de clients privés (entreprises) nous font confiance pour fournir cette formation à leurs salariés. Voici quelques unes de nos reférences : 

Que disent nos étudiants par rapport à la formation ?

     Abel traore

   DATA SCIENTIST

"Je me suis inscrit à la formation 'Maîtrisez Spark pour le Big Data avec Scala' parce qu'à  travers la maîtrise de spark, je voulais pouvoir terminer mon projet personnel  sur le traitement de données streaming et maîtriser la réalisation d'un projet big data classique du début à la fin. Ce que j'ai apprécié le plus dans la formation c'est la clarté des explications, le sens pédagogique et la disponibilité du mentor à répondre à mes questions"

    HALIBOU YACOUBOU

  DATA ENGINEER

"Je me suis inscrit à la formation 'Maîtrisez Spark pour le Big Data avec Scala' parce que je souhaitais me reconvertir en Big Data, vers le métier de Data Engineer.  J'ai été très satisfait ! J'ai vraiment beaucoup aimé la pédagogie et la manière d'expliquer du formateur. Il maîtrise vraiment son domaine"

Juvénal CHOKOGOUE

A propos du formateur

Juvénal CHOKOGOUE est spécialisé sur les sujets de valorisation des données à large échelle depuis 2011. Il est également l'auteur des ouvrages "Hadoop - Devenez opérationnel dans le monde du Big Data" paru chez les éditions ENI et "Maîtrisez l'utilisation des technologies Hadoop" paru chez les éditions Eyrolles. La valorisation des données à large échelle avec Spark n'a aucun secret pour lui. 

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Vous êtes totalement protégés par notre garantie 100% Satisfait ou Remboursé. Vous ne prenez aucun risque. Si dans les 14 jours, vous ne sentez pas que vous progressez vers le niveau d'un Data Engineer confirmé sur Spark, faites-nous le savoir et nous vous rembourserons promptement sans aucune question. 

Questions les plus fréquemment posées

Juvénal, je souhaite payer la formation en plusieurs tranches. Est ce possible ?

est ce que la formation est un bon investissement pour moi ?

c'est bien beau, mais est-ce que vous remettez un diplôme à la fin de la formation ?

Juvénal, je ne sais pas programmer en Scala :(  

Les temps sont durs ! La formation est bonne mais je la trouve un peu cher quand même ! 

Quel PC me faut-il pour suivre cette formation et réaliser ses 7 projets ?

Que se passe t'il si après avoir acheté la formation je me rends compte que ce n'est pas ce que je recherchais ? 

Juvénal, je n'ai pas le temps  ! 

je vois que la formation est en ligne. Combien de temps ai-je accès à la formation ?

P.S.: Maîtriser Spark en scala fera de vous un professionnel confirmé du Big Data, un as de la gestion des projets Big Data de votre entreprise. Si vous avez vraiment à coeur de travailler dans le Big Data et devenir Data Enginer, alors cette formation est un excellent investissement pour vous.

Je vous garantis que la maîtrise de Spark changera votre avenir professionnel et vous ouvrira un champs de possibilités financières et professionnelles que vous n'imaginez même pas. Je le dis d'expérience car j'exerce à mon compte en tant que Tech Leader Big Data depuis 2015.

Faites-moi confiance, inscrivez-vous et obtenez la maîtrise dont vous avez besoin en Spark pour devenir un professionnel confirmé du Big Data. Le coupon de réduction va expirer dans quelques temps. 

Oui, je veux  devenir un pro du big data avec Spark
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