Apprenez PySpark à partir de zéro en 2025 : Le guide complet

Qu'est-ce que PySpark ? 

PySpark est la combinaison de deux technologies puissantes : Python et Apache Spark.

Python [...] est l'un des langages de programmation les plus utilisés dans le développement de logiciels, en particulier pour la science des données et l'apprentissage automatique, principalement en raison de sa syntaxe simple et facile à utiliser.

D'autre part, Apache Spark est un framework qui permet de traiter de grandes quantités de données non structurées. Spark a été construit en utilisant Scala, un langage qui nous donne plus de contrôle sur It. Cependant, Scala n'est pas un langage de programmation populaire parmi les praticiens des données. PySpark a donc été créé pour combler cette lacune.

PySpark propose une API et une interface conviviale pour interagir avec Spark. Il utilise la simplicité et la flexibilité de Python pour rendre le traitement des big data accessible à un plus large public.

Qu'est-ce qui rend PySpark populaire ? 

Ces dernières années, PySpark est devenu un outil important pour les spécialistes des données qui doivent traiter d'énormes quantités de données. Nous pouvons expliquer sa popularité par plusieurs facteurs clés :

• Facilité d'utilisation : PySpark utilise la syntaxe familière de Python, ce qui la rend plus accessible aux praticiens des données comme nous.
• Rapidité et efficacité : En répartissant les calculs sur des grappes de machines, PySpark traite d'énormes ensembles de données à grande vitesse.
• Évolutivité : PySpark s'adapte aux volumes de données croissants, ce qui nous permet de faire évoluer nos applications en ajoutant des ressources informatiques supplémentaires.
• Polyvalence : Il offre un large écosystème de bibliothèques pour différentes tâches, de la manipulation de données à l'apprentissage automatique.
• Une communauté forte : Nous pouvons compter sur une communauté nombreuse et active pour nous apporter soutien et ressources lorsque nous sommes confrontés à des problèmes et à des défis.

PySpark nous permet également de tirer parti des compétences et des bibliothèques Python existantes. Nous pouvons facilement l'intégrer à des outils populaires tels que Pandas et Scikit-learnet il nous permet d'utiliser différentes sources de données.

Principales caractéristiques de PySpark

PySpark a été créé spécialement pour les big data et l'apprentissage automatique. Mais quelles sont les caractéristiques qui en font un outil puissant pour traiter d'énormes quantités de données ? Examinons-les :

• Ensembles de données distribuées résilientes (RDD) : Ce sont les structures de données fondamentales de PySpark. Grâce à eux, la transformation, le filtrage et l'agrégation des données peuvent être effectués en parallèle.
• DataFrame et SQL : Dans PySpark, DataFrame représente une abstraction de plus haut niveau construite au-dessus des RDD. Nous pouvons les utiliser avec Spark SQL et des requêtes pour effectuer des manipulations et des analyses de données.
• Bibliothèques d'apprentissage automatique : Utilisation de MLlib de PySpark de PySpark, nous pouvons construire et utiliser des modèles d'apprentissage automatique évolutifs pour des tâches telles que la classification et la régression.
• Prise en charge de différents formats de données : PySpark fournit des bibliothèques et des API pour lire, écrire et traiter des données dans différents formats tels que CSV, JSON, Parquet et Avro, entre autres.
• Tolérance aux pannes : Le cursus garde la trace de chaque RDD. Si un nœud tombe en panne pendant l'exécution, PySpark reconstruit la partition RDD perdue en utilisant ces informations de cursus. Le risque de perte de données est donc faible.
• Traitement en mémoire : PySpark stocke les données intermédiaires en mémoire, ce qui réduit le nombre d'opérations sur disque et améliore les performances de traitement des données. 
• Streaming et traitement en temps réel : Nous pouvons exploiter le composant Spark Streaming pour traiter des flux de données en temps réel et effectuer des analyses en temps quasi réel.

Pourquoi apprendre PySpark est-il si utile ?

Le volume de données ne fait qu'augmenter. Aujourd'hui, les tâches de traitement et d'analyse des données et d'apprentissage automatique impliquent de travailler avec de grandes quantités de données. Nous devons utiliser des outils puissants qui traitent ces données de manière efficace et rapide. PySpark fait partie de ces outils. 

PySpark a de nombreuses applications 

Nous avons déjà mentionné les points forts de PySpark, mais regardons quelques exemples spécifiques où vous pouvez les utiliser :

• Data ETL. La capacité de PySpark à nettoyer et à transformer efficacement les données est utilisée pour traiter les données des capteurs et les journaux de production dans les secteurs de la fabrication et de la logistique.
• L'apprentissage automatique. La bibliothèque MLlib est utilisée pour développer et déployer des modèles de recommandations personnalisées, de segmentation de la clientèle et de prévision des ventes dans le domaine du commerce électronique.
• Traitement graphique. Les GraphFrames de PySpark sont utilisées pour analyser les réseaux sociaux et comprendre les relations entre les utilisateurs.
• Traitement des flux. L'API Structured Streaming de PySpark permet le traitement en temps réel des transactions financières afin de détecter les fraudes.
• Traitement des données SQL. L'interface SQL de PySpark facilite l'interrogation et l'analyse de grands ensembles de données génomiques par les chercheurs et les analystes du secteur de la santé.

Il y a une demande de compétences en PySpark

Avec l'essor de la science des données et de l'apprentissage automatique et l'augmentation des données disponibles, il y a une forte demande de professionnels ayant des compétences en manipulation de données. Selon The State of Data & AI Literacy Report 2024 (Rapport sur l'état des connaissances en matière de données et d'IA 2024), 80 % des dirigeants apprécient les compétences en matière d'analyse et de manipulation des données.

L'apprentissage de PySpark peut ouvrir un large éventail d'opportunités de carrière. Plus de 800 offres d'emploi sur Indeed, allant d'ingénieurs en données à des scientifiques en données, mettent en évidence la demande de compétences en PySpark dans les domaines suivants offres d'emploi liées aux de données.

Comment apprendre PySpark à partir de zéro en 2025

Si vous apprenez PySpark méthodiquement, vous aurez plus de chances de réussir. Concentrons-nous sur quelques principes que vous pouvez utiliser dans votre parcours d'apprentissage.

1. Comprendre pourquoi vous apprenez PySpark

Avant d'apprendre les détails techniques, définissez votre motivation pour apprendre PySpark. Posez-vous la question :

• Quels sont mes objectifs de carrière ?
• PySpark est une compétence dont vous avez besoin pour progresser dans votre poste actuel ou pour décrocher un emploi de rêve ?
• Quelles sont les opportunités qui s'offrent à vous si vous maîtrisez PySpark ? 
• Quels sont les problèmes que j'essaie de résoudre ?
• Vous avez du mal à traiter des ensembles de données volumineux que les outils actuels que vous connaissez ne peuvent pas prendre en charge ?
• Avez-vous besoin d'effectuer des transformations de données complexes ou de construire des modèles avancés d'apprentissage automatique ?
• Qu'est-ce qui m'intéresse ?
• L'idée de construire des pipelines de données évolutifs vous enthousiasme ?
• Vous vous intéressez au big data et à son potentiel d'enrichissement des connaissances ?
• Ai-je un projet spécifique en tête qui nécessite les capacités de PySpark ?
• Vous travaillez sur un projet personnel qui implique le traitement ou l'analyse de données à grande échelle ?
• Votre entreprise a besoin de l'expertise de PySpark pour un projet à venir ?

2. Commencez par les bases de PySpark

Après avoir identifié vos objectifs, maîtrisez les bases de PySpark et comprenez leur fonctionnement.

Principes de base de Python

PySpark étant construit au-dessus de Python, vous devez vous familiariser avec Python avant d'utiliser PySpark. Vous devez être à l'aise avec les variables et les fonctions. Il peut également être utile de se familiariser avec des bibliothèques de manipulation de données telles que Pandas. Le cours d'introduction à Python de DataCamp Introduction à Python et Manipulation de données avec Pandas peuvent vous aider à vous mettre à niveau.

Installer PySpark et apprendre les bases

Vous devez installer PySpark pour commencer à l'utiliser. Vous pouvez télécharger PySpark en utilisant pip ou Conda, le télécharger manuellement depuis le site officiel, ou commencer avec DataLab pour commencer à utiliser PySpark dans votre navigateur.

Si vous voulez une explication complète sur la façon d'installer PySpark, consultez ce guide sur comment installer PySpark sur Windows, Mac et Linux.

PySpark DataFrame

Le premier concept que vous devez apprendre est le fonctionnement des DataFrame de PySpark. C'est l'une des principales raisons pour lesquelles PySpark fonctionne si rapidement et si efficacement. Comprendre comment les créer, les transformer (mappage et filtrage) et les manipuler. Le tutoriel sur comment commencer à travailler avec PySpark vous aidera à comprendre ces concepts.

3. Maîtriser des compétences intermédiaires en PySpark

Une fois que vous êtes à l'aise avec les bases, il est temps d'explorer les compétences intermédiaires de PySpark.

Spark SQL

L'un des plus grands avantages de PySpark est sa capacité à effectuer des requêtes de type SQL pour lire et manipuler des DataFrame, effectuer des agrégations et utiliser des fonctions de fenêtre. Dans les coulisses, PySpark utilise Spark SQL. Cette introduction à Spark SQL en Python peut vous aider à acquérir cette compétence.

Traitement et transformation des données

Travailler avec des données implique de devenir compétent dans le nettoyage, la transformation et la préparation des données pour l'analyse. Il s'agit notamment de traiter les valeurs manquantes, de gérer différents types de données et d'effectuer des agrégations à l'aide de PySpark. Participez au DataCamp sur le nettoyage des données avec PySpark pour acquérir une expérience pratique et maîtriser ces compétences.

Apprentissage automatique avec MLlib

PySpark peut également être utilisé pour développer et déployer des modèles d'apprentissage automatique, grâce à sa bibliothèque MLlib. Cette bibliothèque vous permettra d'apprendre à effectuer l'ingénierie des caractéristiques, l'évaluation des modèles et l'ajustement des hyperparamètres. DataCamp's Apprentissage automatique avec PySpark offre une introduction complète.

4. Apprenez PySpark en faisant

Suivre des cours et pratiquer des exercices avec PySpark est un excellent moyen de se familiariser avec la technologie. Cependant, pour maîtriser PySpark, vous devez résoudre des problèmes difficiles et développer vos compétences, tels que ceux que vous rencontrerez dans le cadre de projets réels. Vous pouvez commencer par des tâches simples d'analyse de données et passer progressivement à des défis plus complexes.

Voici quelques façons d'exercer vos compétences :

• Participez à des webinaires et à des séances de codage. Vérifiez les les prochains webinaires de DataCamp et les événements en ligne où vous pourrez suivre des tutoriels et des exemples de code PySpark. Cela vous aidera à renforcer votre compréhension des concepts et à vous familiariser avec les modèles de codage.
• Développer des projets indépendants. Identifiez des ensembles de données qui vous intéressent et appliquez vos compétences PySpark pour les analyser. Cela peut aller de l'analyse des tendances des médias sociaux à l'exploration des données des marchés financiers.
• Contribuer à des projets à code source ouvert. Contribuez aux projets PySpark sur des plateformes telles que GitHub pour acquérir de l'expérience en collaborant avec d'autres personnes et en travaillant sur des projets concrets.
• Créez un blog personnel. Écrivez sur vos projets PySpark, partagez vos idées et contribuez à la communauté PySpark en créant un blog personnel.

5. Constituer un portefeuille de projets

Au fur et à mesure que vous progresserez dans votre apprentissage de PySpark, vous réaliserez différents projets. Pour présenter vos compétences et votre expérience PySpark à des employeurs potentiels, vous devriez les rassembler dans un portfolio. Ce portfolio doit refléter vos compétences et vos intérêts et être adapté à la carrière ou au secteur qui vous intéresse.

Essayez de rendre vos projets originaux et de mettre en valeur vos compétences en matière de résolution de problèmes. Incluez des projets qui démontrent votre maîtrise des différents aspects de PySpark, tels que le traitement des données, l'apprentissage automatique et la visualisation des données. Documentez vos projets en précisant le contexte, la méthodologie, le code et les résultats. Vous pouvez utiliser DataLabqui est un IDE en ligne qui vous permet d'écrire du code, d'analyser des données en collaboration et de partager vos connaissances.

Voici deux projets PySpark sur lesquels vous pouvez travailler :

• Nettoyer un jeu de données de commandes avec PySpark
• Construire un modèle de prévision de la demande

6. Continuez à vous lancer des défis

L'apprentissage de PySpark est un voyage continu. La technologie évolue constamment et de nouvelles fonctionnalités et applications sont développées régulièrement. PySpark ne fait pas exception à la règle.

Une fois que vous aurez maîtrisé les principes de base, vous pourrez vous lancer dans des tâches et des projets plus ambitieux, tels que l'optimisation des performances ou GraphX. Concentrez-vous sur vos objectifs et spécialisez-vous dans les domaines qui correspondent à vos objectifs de carrière et à vos centres d'intérêt.

Tenez-vous au courant des nouveaux développements et apprenez à les appliquer à vos projets en cours. Continuez à vous entraîner, cherchez à relever de nouveaux défis et à saisir de nouvelles opportunités, et acceptez l'idée que faire des erreurs est un moyen d'apprendre.

Récapitulons les étapes à suivre pour un plan d'apprentissage PySpark réussi :

Un exemple de plan d'apprentissage PySpark

Même si chaque personne a sa propre façon d'apprendre, il est toujours bon d'avoir un plan ou un guide à suivre pour apprendre un nouvel outil. Nous avons créé un plan d'apprentissage potentiel indiquant où concentrer votre temps et vos efforts si vous débutez avec PySpark. 

Mois 1 : Principes de base de PySpark

• Concepts de base. Installez PySpark et explorez sa syntaxe. Comprendre les concepts fondamentaux d'Apache Spark, son architecture et comment il permet le traitement de données distribuées.
• Les bases de PySpark. Apprenez à configurer votre environnement PySpark, à créer des SparkContexts et des SparkSessions, et à explorer les structures de données de base comme les RDD et les DataFrame. 
• Manipulation de données. Maîtrisez les opérations essentielles de PySpark pour la manipulation des données, y compris le filtrage, le tri, le regroupement, l'agrégation et la jonction d'ensembles de données. Vous pouvez compléter les Nettoyage des commandes avec PySpark avec le projet PySpark.

Mois 2 : PySpark pour l'analyse de données et SQL

• Travailler avec différents formats de données: Apprenez à lire et à écrire des données dans différents formats, y compris CSV, JSON, Parquet et Avro, en utilisant PySpark.
• Spark SQL. Apprenez à utiliser Spark SQL pour interroger et analyser des données avec une syntaxe SQL familière. Explorez des concepts tels que les DataFrame, les Datasets et les fonctions SQL. 
• Visualisation des données et ingénierie des caractéristiques: Explorez les techniques de visualisation de données dans PySpark en utilisant des bibliothèques comme Matplotlib et Seaborn pour obtenir des informations à partir de vos données. Apprenez à manipuler des données et à faire de l'ingénierie des caractéristiques en suivant le cours Ingénierie des caractéristiques avec PySpark cours.

Mois 3-4 : PySpark pour l'apprentissage automatique et les sujets avancés

• Introduction à la MLlib: Commencez avec la bibliothèque MLlib de PySpark pour l'apprentissage automatique. Explorer les algorithmes de base pour la classification, la régression et le regroupement. Vous pouvez utiliser l'outil Apprentissage automatique avec PySpark.
• Construire des pipelines de ML. Apprenez à construire et à déployer des pipelines d'apprentissage automatique dans PySpark pour une formation et une évaluation efficaces des modèles. 
• Élaborer un projet. Travailler à l'élaboration d'un modèle de prévision de la demande.
• Concepts avancés. Explorez les techniques d'optimisation des applications PySpark, y compris le partitionnement des données, la mise en cache et l'optimisation des performances.

Cinq conseils pour apprendre PySpark

J'imagine que vous êtes maintenant prêt à vous lancer dans l'apprentissage de PySpark et à mettre la main sur un grand ensemble de données pour mettre en pratique vos nouvelles compétences. Mais avant cela, permettez-moi de souligner ces conseils qui vous aideront à naviguer sur le chemin de la maîtrise de PySpark.

1. Réduisez votre champ d'action

PySpark est un outil qui peut avoir de nombreuses applications différentes. Pour rester concentré et atteindre votre objectif, vous devez identifier votre domaine d'intérêt. Vous souhaitez vous concentrer sur l'analyse des données, l'ingénierie des données ou l'apprentissage automatique ? Adopter une approche ciblée peut vous aider à acquérir les aspects et les connaissances de PySpark les plus pertinents pour la voie que vous avez choisie.

2. Pratiquer fréquemment et constamment

La constance est la clé de la maîtrise de toute nouvelle compétence. Vous devez consacrer du temps à la pratique de PySpark. Une courte période de temps chaque jour suffit. Vous n'avez pas besoin d'aborder des concepts complexes tous les jours. Vous pouvez revoir ce que vous avez appris ou revenir sur un exercice simple pour le remanier. Une pratique régulière renforcera votre compréhension des concepts et votre confiance dans leur application.

3. Travailler sur des projets réels

Il s'agit d'un des principaux conseils, que vous lirez à plusieurs reprises dans ce guide. La pratique d'exercices est un excellent moyen de gagner en confiance. Cependant, c'est en appliquant vos compétences PySpark à des projets réels que vous excellerez dans ce domaine.  Recherchez des ensembles de données qui vous intéressent et utilisez PySpark pour les analyser, extraire des informations et résoudre des problèmes.

Commencez par des projets et des questions simples et passez progressivement à des projets et des questions plus complexes. Il peut s'agir simplement de lire et de nettoyer un ensemble de données réelles et d'écrire une requête complexe pour effectuer des agrégations et prédire le prix d'une maison. 

4. S'engager dans une communauté

L'apprentissage est souvent plus efficace lorsqu'il est réalisé en collaboration. Partager vos expériences et apprendre des autres peut accélérer vos progrès et vous apporter des informations précieuses.

Pour échanger des connaissances, des idées et des questions, vous pouvez rejoindre des groupes liés à PySpark et assister à des rencontres et à des conférences. La communauté Communauté Databricks, la société fondée par les créateurs de Spark, dispose d'un forum communautaire actif où vous pouvez engager des discussions et poser des questions sur PySpark. Par ailleurs, le Spark Summit, organisé par Databricks, est la plus grande conférence sur Spark.

5. Faire des erreurs

Comme pour toute autre technologie, l'apprentissage de PySpark est un processus itératif. Et apprendre de ses erreurs est une partie essentielle du processus d'apprentissage. N'ayez pas peur d'expérimenter, d'essayer différentes approches et d'apprendre de vos erreurs. Essayez différentes fonctions et alternatives pour agréger les données, effectuez des sous-requêtes ou des requêtes imbriquées, et observez la rapidité de réponse de PySpark.

Les meilleures façons d'apprendre PySpark

Voyons quelques méthodes efficaces pour apprendre PySpark.

Suivre des cours en ligne

Les cours en ligne sont un excellent moyen d'apprendre PySpark à votre rythme. DataCamp propose des cours PySpark pour tous les niveaux, qui, ensemble, constituent le programme de formation. Big Data avec PySpark cursus. Les cours couvrent les concepts d'introduction aux sujets d'apprentissage automatique et sont conçus avec des exercices pratiques. 

Voici quelques-unes des formations liées à PySpark proposées sur DataCamp :

• Ingénierie des fonctionnalités avec PySpark 
• Apprentissage automatique avec PySpark
• Construire des moteurs de recommandation avec PySpark
• Fondamentaux du Big Data avec PySpark

Suivre des tutoriels en ligne

Les tutoriels sont un autre excellent moyen d'apprendre PySpark, en particulier si vous êtes novice en la matière. Ils contiennent des instructions étape par étape sur la manière d'effectuer des tâches spécifiques ou de comprendre certains concepts. Pour commencer, pensez à ces tutoriels :

• Installation de PySpark
• Démarrer avec PySpark
• Comment déposer une colonne dans PySpark

Consultez les fiches pratiques de PySpark

Les antisèches sont très utiles lorsque vous avez besoin d'un guide de référence rapide sur les sujets de PySpark. Voici deux fiches utiles :

• PySpark Cheat Sheet : Spark en Python
• PySpark Cheat Sheet : DataFrame Spark en Python

Projets PySpark complets

L'apprentissage de PySpark nécessite une pratique concrète. Relever des défis en réalisant des projets qui vous permettront d'appliquer toutes les compétences que vous avez acquises. Au fur et à mesure que vous accomplirez des tâches plus complexes, vous devrez trouver des solutions et rechercher de nouvelles alternatives pour obtenir les résultats souhaités, ce qui renforcera votre expertise PySpark. 

Consultez les projets PySpark sur lesquels vous pourrez travailler à DataCamp. Ils vous permettent d'appliquer vos compétences en matière de manipulation de données et de construction de modèles d'apprentissage automatique à l'aide de PySpark :

• Nettoyer un jeu de données de commandes avec PySpark
• Construire un modèle de prévision de la demande

Découvrez PySpark à travers des livres

Les livres sont une excellente ressource pour apprendre PySpark. Ils offrent des connaissances approfondies et des points de vue d'experts, ainsi que des extraits de code et des explications. Voici quelques-uns des livres les plus populaires sur PySpark :

• Apprendre PySpark 2ème édition, Jules S. Damji
• PySpark Cookbook, Denny Lee 
• Spark pour les développeurs Python

Carrières dans PySpark

La demande de compétences en PySpark a augmenté pour plusieurs postes liés aux données, des analystes de données aux ingénieurs en big data. Si vous vous préparez à un entretien, considérez ces questions d'entretien PySpark pour 

Ingénieur Big Data

En tant qu'ingénieur big data, vous êtes l'architecte des solutions big data, responsable de la conception, de la construction et de la maintenance de l'infrastructure qui traite les grands ensembles de données. Vous vous appuierez sur PySpark pour créer des pipelines de données évolutifs, assurant une ingestion, un traitement et un stockage efficaces des données.

Vous devrez posséder une solide compréhension de l'informatique distribuée et des plateformes cloud, ainsi qu'une expertise en matière d'entreposage de données et de processus ETL.

• Compétences clés :
• Maîtrise de Python et de PySpark, de Java et de Scala.
• Compréhension des structures de données et des algorithmes
• Maîtrise de SQL et NoSQL
• Expertise dans les processus ETL et la construction de pipelines de données
• Compréhension des systèmes distribués 
• Principaux outils utilisés :
• Apache Spark, Ecosystème Hadoop
• Outils d'entreposage de données (par exemple, Snowflake, Redshift ou BigQuery).
• Plates-formes cloud (par exemple AWS, GCP, Databricks)
• Outils d'orchestration de flux de travail (par exemple Apache Airflow, Apache Kafka)

Scientifique des données

En tant que data scientist, vous utiliserez les capacités de PySpark pour effectuer le traitement et la manipulation des données et pour développer et déployer des modèles d'apprentissage automatique. Vos connaissances statistiques et vos compétences en programmation vous aideront à développer des modèles pour contribuer au processus de prise de décision.  

• Compétences clés :
• Connaissance approfondie de Python, PySpark et SQL.
• Compréhension des concepts de l'apprentissage automatique et de l'IA
• Maîtrise de l'analyse statistique, de l'analyse quantitative et de la modélisation prédictive
• Techniques de visualisation des données et d'établissement de rapports
• Compétences en matière de communication et de présentation
• Principaux outils utilisés :
• Outils d'analyse de données (pandas, NumPy, etc.)
• Bibliothèques d'apprentissage automatique (par exemple, Scikit-learn)
• Outils de visualisation de données (par exemple, Matplotlib, Tableau)
• Cadres de travail pour les big data (par exemple, Airflow, Spark).
• Outils de ligne de commande (par exemple, Git, Bash)

Ingénieur en apprentissage automatique

En tant qu'ingénieur en apprentissage automatique, vous utiliserez PySpark pour préparer les données, construire des modèles d'apprentissage automatique, les entraîner et les déployer.

• Compétences clés :
• Maîtrise de Python, PySpark et SQL
• Compréhension approfondie des algorithmes d'apprentissage automatique
• Connaissance des cadres d'apprentissage profond
• Compréhension des structures de données, de la modélisation des données et de l'architecture logicielle
• Principaux outils utilisés :
• Bibliothèques et algorithmes d'apprentissage automatique (par exemple, Scikit-learn, TensorFlow)
• Bibliothèques de science des données (par exemple, Pandas, NumPy)
• Plateformes cloud (par exemple, AWS, Google Cloud Platform)
• Systèmes de contrôle de version (par exemple, Git)
• Cadres d'apprentissage profond (par exemple, TensorFlow, Keras, PyTorch)

Analyste de données

En tant qu'analyste de données, vous utiliserez PySpark pour explorer et analyser de grands ensembles de données, identifier des tendances et communiquer leurs résultats par le biais de rapports et de visualisations.

• Compétences clés :
• Maîtrise de Python, PySpark et SQL
• Solide connaissance de l'analyse statistique
• Expérience des outils de veille stratégique (par exemple, Tableau, Power BI).
• Compréhension des techniques de collecte et de nettoyage des données
• Principaux outils utilisés :
• Outils d'analyse de données (pandas, NumPy, etc.)
• Outils de données de veille stratégique (par exemple, Tableau, Power BI).
• Bases de données SQL (par exemple, MySQL, PostgreSQL)

Comment trouver un emploi qui utilise PySpark ou dans PySpark ?

Un diplôme peut être un atout important pour démarrer une carrière utilisant PySpark, mais ce n'est pas la seule voie possible. Aujourd'hui, un nombre croissant de professionnels commencent à travailler dans le domaine des données en empruntant d'autres voies, notamment en passant par d'autres domaines. Avec de l'engagement, un apprentissage constant et une approche proactive, vous pouvez décrocher l'emploi de vos rêves qui utilise PySpark.

Continuez à vous informer sur le domaine

Restez informé des derniers développements de PySpark. Suivez les professionnels influents qui sont impliqués dans PySpark sur les médias sociaux, lisez les blogs liés à PySpark et écoutez les podcasts liés à PySpark.

PySpark a été développé par Matei Zahariaqui est également directeur de la technologie chez DatabricksPySpark est une plateforme construite au-dessus d'Apache Spark. Vous aurez un aperçu des sujets d'actualité, des technologies émergentes et de l'orientation future de PySpark.

Vous devriez également assister à des événements du secteur, qu'il s'agisse de des webinaires de DataCamp, des conférences sur la science des données et l'IAou des événements de réseautage.

Développer un portefeuille

Vous devez vous démarquer des autres candidats. Un bon moyen d'y parvenir est de constituer un solide portefeuille qui présente vos compétences et les projets que vous avez menés à bien. Vous pouvez laisser une bonne impression aux responsables du recrutement en relevant des défis concrets. 

Votre portfolio doit contenir divers projets qui reflètent votre expertise de PySpark et ses diverses applications. Consultez ce guide sur comment créer un portfolio impressionnant en science des données.

Élaborer un curriculum vitae efficace

Ces dernières années, le nombre de personnes qui s'orientent vers la science des données et les fonctions liées aux données a augmenté. Les responsables du recrutement doivent examiner des centaines de CV et distinguer les meilleurs candidats. De plus, votre curriculum vitae passe souvent par des systèmes de suivi des candidats (ATS), des logiciels automatisés utilisés par de nombreuses entreprises pour examiner les curriculum vitae et écarter ceux qui ne répondent pas à des critères spécifiques. Vous devez donc rédiger un excellent CV pour impressionner à la fois l'ATS et vos recruteurs.

Préparez-vous à l'entretien

Si vous êtes remarqué par le responsable du recrutement ou si votre curriculum vitae efficace passe le processus de sélection, vous devez ensuite vous préparer à un entretien technique. Pour vous préparer, vous pouvez consulter cet article sur les les principales questions posées lors des entretiens PySpark.

Conclusion

Apprendre PySpark peut vous ouvrir des portes vers de meilleures opportunités et de meilleurs résultats de carrière. Le chemin vers l'apprentissage de PySpark est gratifiant mais nécessite de la constance et de la pratique. Expérimenter et résoudre des problèmes à l'aide de cet outil peut accélérer votre processus d'apprentissage et vous fournir des exemples concrets à présenter lors de votre recherche d'emploi.