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Avec Spark, les données sont lues dans la mémoire, les opérations sont effectuées et les résultats sont réécrits, ce qui permet une exécution plus rapide. Apprenez les principes de base et les packages courants sur DataCamp.
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Questions fréquemment posées

Quelle est la meilleure formation Spark pour les grands débutants ?

Pour les nouveaux apprenants, DataCamp propose trois cours d'introduction à Spark dans les langages de programmation les plus populaires :

Introduction à PySpark 

Introduction à Spark avec sparklyr en R 

Introduction au cours Spark SQL en Python

Ai-je besoin d'une expérience préalable pour suivre une formation Spark ?

Vous devez avoir suivi un cours d'introduction au langage de programmation sur lequel vous utilisez Spark. 

Vous trouverez toutes ces informations ici :

Introduction à Python

Introduction à R

Introduction à SQL

En outre, tout le monde peut s'initier à Spark grâce à des exercices simples et interactifs sur DataCamp.

A quoi sert PySpark ?

Si vous êtes déjà familiarisé avec Python et des bibliothèques telles que Pandas, PySpark est un bon langage à apprendre pour créer des analyses et des pipelines plus évolutifs.

Apache Spark est fondamentalement un moteur de calcul qui travaille avec d'énormes ensembles de données en les traitant dans des systèmes parallèles et par lots.

Spark est écrit en Scala, et PySpark a été publié pour soutenir la collaboration entre Spark et Python.

Comment Spark peut-il contribuer à ma carrière ?

Vous acquerrez la capacité d'analyser des données et de former des modèles d'apprentissage automatique sur des ensembles de données à grande échelle - une compétence précieuse pour devenir un scientifique de données. 

Vous vous distinguerez en ayant l'expertise nécessaire pour travailler avec des frameworks de big data tels qu'Apache Spark.

Qu'est-ce qu'Apache Spark ?

Apache Spark est un système de traitement distribué à code source ouvert utilisé pour les charges de travail liées aux données volumineuses (big data). 

Il utilise la mise en cache en mémoire et l'exécution optimisée des requêtes pour des requêtes analytiques rapides sur des données de toute taille. 

Il fournit des API de développement en Java, Scala, Python et R, et prend en charge la réutilisation du code pour de multiples charges de travail - traitement par lots, requêtes interactives, analyse en temps réel, apprentissage automatique et traitement des graphes.

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