Formation Apache Sedona
| 1790€ HT / personne |
| 2 jours (14 heures) |
Présentation
Vous travaillez avec des données géospatiales et souhaitez les intégrer dans vos pipelines Big Data ? Notre formation Apache Sedona vous permettra d’acquérir une maîtrise complète des calculs géospatiaux à l’échelle massive en exploitant la puissance d’Apache Spark.
Apache Sedona, framework open source, facilite l’analyse de grandes quantités de données géospatiales avec des fonctionnalités avancées comme l’indexation spatiale, les jointures géospatiales et la visualisation des données spatiales.
Vous découvrirez comment Sedona peut être intégré à Spark pour exécuter des requêtes SQL géospatiales et analyser des jeux de données massifs.
Cette formation vous permettra de comprendre les concepts fondamentaux liés aux données géospatiales, de configurer Apache Sedona, et de manipuler efficacement ces données pour obtenir des insights à partir de visualisations interactives.
Comme pour toutes, la formation Apache Sedona vous sera présentée avec ses toutes dernières nouveautés (à la date de rédaction de l’article).
Objectifs
- Comprendre les bases d’Apache Sedona et son intégration avec Apache Spark
- Apprendre à manipuler et indexer des données géospatiales
- Savoir écrire et optimiser des requêtes géospatiales avec Spark SQL
- Maîtriser les techniques de visualisation et d’analyse des données spatiales à grande échelle
- Utiliser des outils d’optimisation pour le traitement distribué des requêtes géospatiales
Public visé
- Data engineers
- Data analysts
- Architectes Big Data
- Développeurs
Pré-requis
- Connaissances de base en Apache Spark
- Compréhension des concepts de Big Data
- Notions en géospatial (types de données spatiales) sont un plus mais non indispensables
PROGRAMME DE NOTRE FORMATION APACHE SEDONA
INTRODUCTION À APACHE SEDONA
- Présentation d’Apache Sedona et son rôle en tant qu’extension de base de données géospatiale pour Apache Spark
- Discussion sur l’importance de l’analyse des données géospatiales
- Vue d’ensemble des composants de Sedona : SedonaCore, SedonaSQL, SedonaViz
- Exploration des cas d’utilisation et applications pratiques
INSTALLATION ET CONFIGURATION
- Exigences matérielles et logicielles pour l’installation d’Apache Sedona
- Procédure détaillée d’installation d’Apache Sedona et de ses intégrations avec Apache Spark
- Configuration initiale et vérification de l’installation
- Résolution des problèmes communs rencontrés lors de l’installation
MANIPULATION DES DONNÉES GÉOSPATIALES
- Introduction aux formats de données géospatiales supportés : WKT, WKB, GeoJSON, Shapefiles
- Techniques de chargement et de gestion des données spatiales dans Apache Sedona
- Exercices pratiques sur la manipulation de données géospatiales de base
INDEXATION SPATIALE ET REQUÊTES GÉOSPATIALES
- Comprendre les différents types d’indexation spatiale : Grid, Quadtree, R-tree
- Importance de l’indexation pour l’optimisation des requêtes spatiales
- Création et exécution de requêtes géospatiales complexes
- Utilisation de jointures géospatiales pour enrichir les analyses
INTÉGRATION AVEC SPARK SQL
- Utilisation de Spark SQL pour exécuter des requêtes sur des données géospatiales
- Écriture de requêtes SQL géospatiales spécifiques dans l’environnement Apache Sedona
- Exercices pratiques pour écrire et optimiser des requêtes SQL géospatiales
VISUALISATION ET ANALYSE DES DONNÉES GÉOSPATIALES
- Présentation de SedonaViz pour la visualisation de données spatiales
- Techniques pour créer des cartes interactives et visualiser de grandes quantités de données spatiales
- Analyse de cas pratiques et utilisation de visualisations pour obtenir des insights à partir des données géospatiales
- Discussion des meilleures pratiques pour l’analyse et la visualisation efficace des données géospatiales
Pour aller plus loin
Formation Python Analyse de données
Formation Deep Learning et réseaux de neurones
Formation Power BI
Langues et Lieux disponibles
Langues
- Français
- Anglais / English
Lieux
-
France entière
- Paris
- Lille
- Reims
- Lyon
- Toulouse
- Bordeaux
- Montpellier
- Nice
- Sophia Antipolis
- Marseille
- Aix-en-Provence
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Belgique
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