Je m'attendais à une formation plus poussée en matière des détails fournis . En tout c'est ce que m'a expliqué ma boite. Je pense que pour un débutant le contenu est très intéressent sauf que pour une personne ayant déjà manipulée du spark en mission c'est plutôt un rappel sur certains sujet et plutôt une validation des connaissances. Je salut l'effort du formateur q
Cette formation est très bien pour une initiation au Big Data et la familiarisation avec les outils Big Data. Mais étant data engineer je connaissais quasiment tout (à part la partie graph X et ML) j aurai aimé une formation plus poussée et approfondie sur spark. Le formateur est très pédagogue et à l'écoute.
Les TP ont pris le pas sur la théorie. Les TP semblent simplistes.
Très clair et très pédagogue. J'ai l'impression que le support de cours datait un peu par rapport aux versions des logiciels disponibles désormais. L'ensemble des support a été partagé au travers de Microsoft Teams ou de shares, mais n'était pas dispo dans l'espace MyOrsys.
Je m'attendais à plus d'informations sur le fonctionnement global de spark ( mode cluster, driver...) et moins de problèmes de développeurs (dépendances, maven, conception d'algo..) ce qui aurait été plus utile spécifiquement dans mon cas .
Formation claire et bien structurée. Agréable et satisfaisante dans l'ensemble. Je pense cependant que le côté distribution du code sur des serveurs distants n'a pas été suffisamment abordé compte tenu de son importance dans Spark. Les partitions ont été évoquées mais pas développées, et un des exemples (Redis) ne prenait pas en compte cette distribution, donnant une fausse impression de simplicit
Le formateur est arrivé en retard chacun des 3 jours, son téléphone bippe et sonne plusieurs fois par jour -Il explique des choses erronées, opposées à la documentation officielle -Il nous laisse souvent seuls sans aucune instruction -Il découvre ses slides, dit parfois des choses en contradiction avec -Un tier des codes d'exemple ne fonctionnent pas -La version de l'outil présentée n'est plus
Point positif : - principaux thèmes abordés - Mise à disposition des exemples sur clé usb - beaucoup de pratique Point négatif: - Machine Learning : présentation brève de Dataiku (outil non open source) et non de MLLib - GraphX : pas vu Ne connaissant pas java, difficulté à connaître les méthodes et classes java utiles à Spark , difficulté à trouver l[qu
Cours intéressant pour comprendre l'architecture big data, malgré que ça ne soit pas mon coeur de métier, plus orientée Data Science J'aurais aimé avec plus de détails sur la partie spark ML que j'ai trouvé intéressante.
Formateur pédagogue qui prend le temps d'expliquer
Parcourt d'un grand ensemble d'outil et leurs différents communications. exemples intéressants.
Progression dans les exercices, objectifs atteignables
contenu est très intéressant pour mon métier mais le temps était insuffisant pour aller plus en profondeur
Très bon stage, et très satisfait pour ma première formation professionnelle de ma carrière Dommage qu'on est pas pu approfondir plus en détail les notions vu mais il aurait fallu plus de temps
Bien équilibré entre théorique et pratique. Les exercices étaient simples mais permettaient de bien découvrir chaque api de spark quand même. Quelques petits soucis dans les TPs, il faudrait mettre à jour les exercices avec les dernières versions des logiciels utilisées et corriger les utilisations de code mainteannt deprecated.
Super formation pour une découverte de Spark.
Bon cours mais un peut minimal au final. J'ai beaucoup aimé le présentateur et son attitude. Je suis venue à ce cours avec curiosité et je suis partie avec beaucoup de questions et je voulais en savoir plus. Je ne veux pas dire que ce cours est mauvais, c'est juste très court pour tous les sujets qu'il a essayé de toucher. Je pense que cela devrait prendre beaucoup plus de 3 jours ou peut-être raccourcir le programme. J'esp[egra
nous n'avons pas reçu les supports de cours .
Support de cours papier non présent
Trop de temps passé sur de la lecture de Data. L'impression de toujours faire le même exercice. Il manque la compréhension de la distribution, etc.
