Je vais enseigner pyspark du débutant à avancé formation pratique prête pour l'industrie

Vous souhaitez travailler avec des big data comme de vrais ingénieurs ? Je propose une formation étape par étape en PySpark avec une feuille de route claire, des exemples pratiques et des cas d'utilisation réels en production.

Feuille de route d'apprentissage PySpark (Débutant à avancé)

1. Bases

Vue d'ensemble de PySpark, architecture Spark (Driver & Executors), SparkSession, RDD vs DataFrame

Objectif : Comprendre comment fonctionne Spark

2. DataFrames & I/O

Créer des DataFrames, schéma, lecture/écriture CSV, JSON, Parquet

Objectif : Charger et visualiser les données

3. Opérations principales

select, filter, withColumn, groupBy, joins, agrégations

Objectif : Transformer les données en toute confiance

4. PySpark SQL

Vues temporaires, requêtes SQL, DataFrame vs API SQL

Objectif : Analyser de gros volumes de données avec SQL

5. Optimisation des performances

Partitionnement, cache/persist, jointures broadcast, bases du shuffle

Objectif : Écrire des jobs rapides et efficaces

6. PySpark avancé

Fonctions de fenêtre, UDF, gestion des données imbriquées/JSON

Objectif : Résoudre des problèmes complexes de données

7. Cloud & Intégration

PySpark avec AWS S3, intégration Snowflake

Objectif : Construire de véritables pipelines

8. Pratique en situation réelle

pipelines ETL, validation des données, préparation aux entretiens

Objectif final : Devenir un ingénieur en données PySpark prêt pour le marché du travail