Formation Python programmation parallèle et calcul distribué dans le Cloud

Qu’est-ce que le calcul distribué avec Python ?

Le calcul distribué permet de répartir les traitements lourds sur plusieurs cœurs, machines ou nœuds cloud. Python, grâce à ses bibliothèques modernes (NumPy, Dask, Ray, Airflow…), offre des solutions puissantes pour paralléliser et distribuer des workloads intensifs.

Pourquoi suivre une formation Python, calcul distribué ?

Cette formation répond aux besoins croissants d’optimisation des performances dans les environnements de data science et d’ingénierie logicielle. Elle permet d’apprendre à exploiter efficacement les capacités multicœurs, GPU et Cloud pour exécuter des tâches massives, tout en améliorant la scalabilité et la reproductibilité des pipelines de données.

Objectif opérationnel :

Savoir concevoir, optimiser et exécuter des traitements parallèles et distribués en Python, localement et dans le Cloud 

Objectif pédagogiques :

À l'issue de cette formation Python, calcul distribué, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :

• Comprendre les fondements du calcul parallèle et distribué en Python.
• Choisir le modèle adapté (multithreading, multiprocessing, asyncio, vectorisation, GPU).
• Optimiser des traitements intensifs avec NumPy, Numba et Polars.
• Construire des pipelines distribués avec Dask et Ray.
• Orchestrer des workflows parallèles avec Apache Airflow.
• Déployer et exécuter des workloads dans le Cloud (GCP).

Public :

Cette formation s'adresse aux développeurs Python, ingénieurs data, data scientists et ingénieurs logiciel manipulant des traitements parallèles ou distribués.

Prérequis :

Maîtrise de Python et des bibliothèques scientifiques (NumPy, Pandas, etc.), ainsi que des bases en Docker et notions d'un Cloud public.

Parallélisme en Python : modèles, limites et bonnes pratiques

Typologie des workloads : 
- CPU-bound
-  I/O-bound 
- GPU-bound
Scalabilité : 
- vertical vs horizontal 
- concepts MIMD / SIMD (vision simplifiée)
Modèle d’exécution Python : 
- GIL et conséquences sur le parallélisme.
Évolution du langage 
- vers un Python no-GIL.
Programmation asynchrone : 
- générateurs
- coroutines 
- asyncio.
Multithreading :
- accès concurrents
- verrous
- contention et limites liées au GIL
Multiprocessing :
- processus indépendants
- pools de processus
- sérialisation
Profilage CPU : 
- cProfile
- line_profiler
- py-spy
Environnements reproductibles : 
- création et gestion via uv

Optimisation locale : vectorisation, JIT et GPU

NumPy avancé : 
- vectorisation, broadcasting
- élimination des boucles Python
Polars : 
moteur multithread Rust
- exécution lazy
- optimisation automatique
Formats colonnes : 
- Parquet et Arrow pour le traitement massif.
Compilation JIT Numba : 
- mode nopython
- boucles parallèles
- limitations
Accélération GPU : 
- kernels Numba CUDA
- blocs/threads

Calcul distribué : Dask, Ray et Airflow

Dask : DataFrame, Bag, Delayed ; scheduler distribué ; tableau de bord.
Dask : gestion des workers, spill-to-disk, shuffle et optimisations.
Ray : tasks, actors, parallélisme dynamique, patterns map/reduce.
Ray : gestion d’état, autoscaling local, debugging distribué.
Airflow : concepts de base — DAG, Operators, Scheduler.
Airflow : orchestration de workflows Python distribués.
Airflow : déclenchement de jobs Dask ou Ray.

Cloud : exécution distribuée avec GKE, Cloud Run Jobs et Cloud Batch

Conteneurisation pour workloads calculatoires : Docker multi-stage + uv.
GKE Autopilot : déploiement d’un cluster Dask/Ray sans gestion de noeuds.
Cloud Run Jobs : 
- exécution de conteneurs batch
- montée en charge automatique
Cloud Batch : 
- exécutions massives CPU/GPU
- parallélisation simple sans orchestration manuelle
Google Cloud Storage : 
- stockage Parquet/Arrow
- lecture distribuée
- partitionnement
Monitoring : 
- logs job
- métriques 
- suivi Dask/Ray dans GKE

Chaque module comporte des ateliers concrets représentant environ 50 % de la durée. Les stagiaires expérimentent le parallélisme, la vectorisation, la distribution et le déploiement Cloud via Dask, Ray et GCP.