Big Data
Apache Parquet est le format de stockage colonnaire incontournable pour le Big Data. Optimisé pour la performance et la compression, il accélère les requêtes et réduit les coûts. Intégré à Spark, Iceberg et les architectures lakehouse, Parquet offre interopérabilité et efficacité.
Python
10 concepts mathématiques importants en informatique. D'après une vidéo de Fireship.
Data Engineering
Découvrez Airflow, l'outil open-source pour gérer des pipelines complexes en Python (DAGs). Comparaison avec Control-M, nouveautés de la version 3 (DAG versioning, backfills, sécurité). Cas d'usage : ETL, ML, reporting. Puissant mais exigeant.
Ghost
Code à injecter pour éviter le scolling horizontal des tableaux dans Ghost.
Big Data
Explication de l'infographie "How Data Lake Architecture Works" de ByteByteGo.
Data Engineering
Data Mesh : solution aux limites des data lakes ?
Data Engineering
Le Data Engineering évolue avec l'IA, le cloud et le temps réel. Découvrez les tendances clés et défis pour exploiter efficacement les données.
Mes ressources préférées pour Git, le logiciel de gestion de versions.
Apache Flink est un framework open-source pour le traitement de données en temps réel, offrant une latence ultra-faible et une gestion native des flux. Idéal pour la détection de fraude, le monitoring et l'IoT, il surpasse Spark en streaming pur.
Améliorez votre productivité en CLI avec ces astuces !
Découvrez 20 concepts clés de l'IA, du Machine Learning aux LLMs, expliqués simplement avec des exemples concrets.
Un data lake stocke des données brutes sans schéma défini, idéal pour le stockage flexible. Le data warehouse structure et nettoie les données pour l'analyse métier. Découvrez comment choisir entre ces deux solutions pour vos besoins en gestion de données.
Sélection des vidéos Fireship de la série "100 Seconds" pour un Data Engineer.
L'art du prompting pour les IA : Y Combinator révèle les clés d'une interaction optimale avec les LLMs. Structuration, exemples, métaprompting et évaluations sont essentiels. Découvrez comment les startups IA transforment cette technique en avantage compétitif décisif.
Analyse des nouveautés apportées par Apache Spark 4, le framework open source de calcul distribué.
Astuces et exemples d'utilisation de Gemini TTS.
DataOps optimise la gestion des données via automatisation, tests et gouvernance. Idéal pour les entreprises cherchant rapidité, qualité et conformité. Essentiel pour industrialiser les flux data.
SQL, Python, Spark, ETL/ELT, Cloud, DevOps et Data Modeling. Ces 7 compétences feront de vous un pilier incontournable des projets data.
Apache Hudi, Delta Lake et Iceberg sont les 3 leaders du lakehouse. Hudi excelle en temps réel, Delta Lake est optimisé pour Databricks, et Iceberg offre la meilleure indépendance et flexibilité. Choix selon vos besoins : performance, écosystème ou gouvernance.