Dans un monde où les décisions commerciales sont prises en quelques secondes, vos données sont-elles assez rapides ? Le traitement traditionnel par lots crée un décalage critique, vous obligeant à réagir aux nouvelles d'hier. Ce cours pratique vous permet de concevoir, de construire et d'optimiser des pipelines de données à grande vitesse qui constituent le système nerveux de l'entreprise moderne. En travaillant dans un environnement cloud prêt à l'emploi avec la norme industrielle Apache Spark, vous maîtriserez le cycle de vie complet de l'ingénierie des données en temps réel. Grâce à des études de cas pratiques et réels du commerce électronique, de l'IoT et de la FinTech, vous apprendrez à construire des tableaux de bord opérationnels en direct, à appliquer des fonctions de fenêtre pour analyser les tendances au fil du temps et à concevoir un moteur sophistiqué de détection de la fraude en temps réel. Vous quitterez ce cours avec les compétences nécessaires pour transformer les flux de données massifs et à grande vitesse en valeur commerciale immédiate et exploitable et devenir l'expert de référence pour créer des solutions à faible latence qui donnent aux entreprises leur avantage concurrentiel. Ce cours est conçu pour les professionnels et les praticiens en herbe qui veulent exploiter la puissance de l'analyse en temps réel. Que vous soyez un analyste de données, un ingénieur de données ou un scientifique de données cherchant à améliorer vos compétences, ou un professionnel de l'informatique et un développeur travaillant avec l'IoT, le cloud ou les systèmes de streaming, ce cours vous fournira les outils pratiques et les techniques pour analyser les données au fur et à mesure qu'elles circulent. Les professionnels de l'entreprise bénéficieront également de la compréhension de la façon dont les perspectives en temps réel peuvent accélérer la prise de décision plus intelligente à travers les industries. Les apprenants doivent avoir une compréhension de base de Python et SQL pour suivre les exercices de manière efficace. Les laboratoires pratiques utilisent un compte Databricks gratuit, et un guide de configuration est fourni, de sorte qu'aucune expérience préalable avec Databricks ou Spark n'est nécessaire pour commencer. À la fin de ce cours, les apprenants seront en mesure de concevoir et de mettre en œuvre des solutions de données en temps réel efficaces en utilisant des technologies de streaming. Ils apprendront à différencier les modèles de streaming par lots, micro-lots et continus pour résoudre des problèmes commerciaux, à appliquer des fonctions basées sur le temps et le filigrane pour l'analyse de données avec état, et à optimiser les pipelines de streaming en identifiant et en résolvant les problèmes de performance tels que l'asymétrie des données.