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SUMMARY:Formation MCSA: SQL 2016 Database Development - Tunisie
DESCRIPTION:Prérequis de la formation mcsa: sql 2016 database development:\nPour suivre cette formation mcsa: sql 2016 database development dans de bonnes conditions\, il est demandé d’avoir des connaissances de base du système d’exploitation Microsoft Windows et de ses fonctionnalités principales. \nObjectifs de la formation mcsa: sql 2016 database development:\nÀ l’issue de cette formation MCSA: SQL 2016 Database Development\, vous serez capable de valider les objectifs d’apprentissages suivants: \n\nSavoir comment sauvegarder et restaurer des bases de données SQL Server.\nÊtre en mesure de gérer la sécurité SQL Server.\nConnaitre la configuration de la messagerie de la base de données\, les alertes et les notifications.\nMaitriser l’administration SQL Server avec PowerShell.\nSavoir utiliser SQL Server Profiler et SQL Server Utility pour surveiller l’activité du serveur.\n Savoir approvisionner un serveur de bases de données.\nMettre à jour SQL Server.\nConfiguration SQL Server.\nGérer les bases de données et les fichiers (partagés).\nSavoir migrer une base de données locale vers Azure.\n\nProgrammes :\n1. Introduction à Microsoft SQL Server 2016 :\n➤Architecture de SQL Server 2016.\n➤Travailler avec les outils de SQL Server 2016 .\n➤Travailler avec SQL Server Management Studio. \n2. Introduction à Transact SQL :\n➤Comprendre les ensembles.\n➤Comprendre les prédicats logiques.\n➤Comprendre l’ordre logique des opérations dans une instruction SELECTE. \n3. Écrire des requêtes SELECT :\n➤Écriture d’instructions SELECT simple .\n➤Éliminer les doublons avec DISTINCT .\n➤Utilisation d’alias de colonnes et de tables .\n➤Écriture d’instructions CASE simple. \n4. Interroger plusieurs tables :\n➤Comprendre les jointures.\n➤Écrire des requêtes avec une jointure interne\, une jointure externe.\n➤Écrire des requêtes avec auto jointure ou jointure croisée. \n5. Trier et filtrer des données :\n➤Trier les données.\n➤Filtrer les données (clause WHERE).\n➤Filtrer avec les options TOP et OFFSETFETCH.\n➤Travailler avec les valeurs omises et inconnues. \n6. Travailler avec les types de données :\n➤Introductions aux types de données de SQL Server 2016.\n➤Travailler avec des chaînes de caractères\, des dates et heures. \n7. Modifier des données avec DML :\n➤Insérer\, supprimer et mettre à jour des données. \n8. Utiliser les fonctions intégrées :\n➤Écrire des requêtes avec des fonctions intégrées .\n➤Fonctions de conversion\, fonctions logiques.\n➤Fonctions de test de valeurs NULL. \n9. Regrouper et agréger des données :\n➤Utilisation des fonctions d’agrégation .\n➤Utilisation de la clause GROUP BY.\n➤Filtrage de groupes avec la clause HAVING. \n10. Utiliser des sousrequêtes :\n➤Écriture de sousrequêtes simples\, corrélées .\n➤Utilisation du prédicat EXISTS avec les sousrequêtes. \n11. Utiliser les expressions de table :\n➤Utiliser les tables dérivées .\n➤Utiliser les expressions de table Utiliser les vues.\n➤Utiliser les fonctions de table en ligne. \n12. Utiliser les opérateurs d’ensemble :\n➤Écrire des requêtes avec UNION / UNION ALL.\n➤Utiliser EXCEPT et INTERSECT.\n➤Utiliser CROSS APPLY / OUTER APPLY.\n \n13. Utiliser les fonctions de fenêtrage :\n➤Fonctions de rang\, d’agrégat et de décalage telles que ROW_NUMBER\, RANK.\n➤DENSE_RANK\, NTILE\, LAG\, LEAD\, FIRST_VALUE et LAST_VALUE. \n14. Ensembles de pivot et de regroupement :\n➤Écrire des requêtes avec les clauses PIVOT et UNPIVOT .\n➤Travailler avec les jeux de regroupement. \n15. Exécuter des procédures stockées :\n➤Interroger avec les procédures stockées.\n➤Passer des paramètres aux procédures stockées.\n➤Travailler en SQL dynamique. \n16. Programmer en TSQL :\n➤Concepts et objets de programmation de TSQL.\n➤Les lots\, variables\, éléments de contrôles de flux.\n➤Créer et exécuter des instructions SQL dynamiques .\n➤Utiliser les synonymes. \n17. Implémenter la gestion d’erreur :\n➤Utilisation de gestionnaires d’erreur dans un code TSQL.\n➤Contrôler les erreurs à l’aide de blocs TRY/CATCH .\n➤Travailler avec les informations sur les erreurs L’instruction THROW. \n18. Implémenter les transactions :\n➤Gestion des transactions dans SQL Server.\n➤Vue d’ensemble des propriétés de transactions .\n➤Les commandes BEGIN\, COMMIT et ROLLBACK. \n19. Introduction au développement d’une base de données :\n➤Introduction à la plateforme SQL Server.\n➤Tâches de développement de bases de données SQL Server .\n➤Conception et mise en oeuvre des tables.\n➤Concevoir des tables Types de données.\n➤Travailler avec des schémas.\n➤Créer et modifier des tables. \n20. Conception avancée des tables :\n➤Partitionner des données .\n➤Compresser des données Tables temporaires. \n21. Sécurisation de l’intégrité des données via les contraintes :\n➤Renforcer l’intégrité des données.\n➤Mettre en œuvre l’intégrité des données .\n➤Mettre en œuvre l’intégrité référentielle. \n22. Introduction à l’indexation :\n➤Concepts principaux d’indexation .\n➤Types de données et index.\n➤Colonnes simples et index composite. \n23. Conception des stratégies d’index optimisés :\n➤Couvrir les index .\n➤Gérer les index.\n➤Travailler avec des plans d’exécution .\n➤Utiliser DTE. \n24. Index « colomnstore » :\n➤Introduction aux « Colomnstore ».\n➤Créer des index « Colomnstore ».\n➤Travailler avec des index « Colomnstore ». \n25. Conception et mise en œuvre des vues :\n➤Introduction aux vues Créer et gérer des vues.\n➤Besoins en performance pour les vues. \n26. Conception et mise en œuvre des procédures stockées :\n➤Introduction aux procédures stockées .\n➤Travailler avec les procédures stockées.\n➤Mettre en œuvre les procédures stockées paramétrées .\n➤Contrôler le contexte d’exécution. \n27. Conception et mise en œuvre des fonctions :\n➤Vue d’ensemble des fonctions.\n➤Concevoir et mettre en œuvre les fonctions scalaires.\n➤Concevoir et mettre en œuvre les fonctions de table Alternatives aux fonctions. \n28. Réponse aux manipulations de données via les triggers :\n➤Concevoir les triggers DML.\n➤Mettre en œuvre les triggers DML. \n➤Concepts avancés de triggers. \n29. Utilisation des tables « in memory » :\n➤Tables à mémoire optimisée.\n➤Procédures stockées natives. \n30. Mise en œuvre du code géré dans SQL Server :\n➤Introduction à l’intégration de SQL CLR.\n➤Importer et publier les assemblages. \n31. Stockage et écriture de requêtes pour les données XML dans SQL Server :\n➤Introduction à XML et aux Schémas XML.\n➤Stocker les données XML et les schémas dans SQL Server.\n➤Mettre en œuvre les types de données XML.\n➤Utiliser TSQL pour XML Démarrer avec XQuery. \n32. Travailler avec des données spatiales SQL Server :\n➤Introduction aux données spatiales.\n➤Travailler avec des types de données spatiales SQL Server.\n➤Utiliser les données spatiales dans les applications. \n33. Stockage et interrogation des objets BLOB et documents texte dans SQL Server:\n➤Considérations relatives aux données BLOB.\n➤Travailler avec FILESTREAM.\n➤Utiliser la recherche en texte intégral. \n34. SQL Server Concurrency :\n➤Concurrency and Transactions.\n➤Locking Internals. \n34. Performance et surveillance :\n➤Événements étendus.\n➤Travailler avec les événements étendus.\n➤Statistiques de requête Live.\n➤Optimiser la Configuration du fichier de base de données.\n➤Métrique.
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SUMMARY:Formation Node JS- Tunisie
DESCRIPTION:Prérequis pour la formation node js tunisie  :\nPour suivre ce cours formation node js tunisie  \, il est nécessaire d’avoir : \n\nConnaître et maîtriser les fondamentaux JavaScript.\n Une première expérience en développement Serveur.\n\nObjectifs\nÀ la fin de la formation Node Js\, vous serez capable de valider les objectifs d’apprentissages suivants : \n\n Connaître l’architecture et le fonctionnement de Node.js.\n Savoir installer et configurer Node.js et son écosystème de plugins.\n Comprendre les concepts d’une architecture asynchrone.\n Savoir créer des applications Node.js\nMettre en œuvre les meilleures pratiques de développement et d’utilisation de Node.js\n\nProgramme\n\n\n1. Rappel des bonnes pratiques javascript :\n➤Visibilité des variables.\n➤Structuration de code.\n➤Les Closures.\n➤Objets et prototypes.\n➤Lodash. \n2. Introduction à node.js :\n➤Origine du projet.\n➤Le moteur d’interprétation Chrome V8.\n➤La notion de gestion d’événements.\n➤Les différents usages.\n➤Overview de l’écosystème de plugins.\n➤Installation.\n➤Un tout premier exemple. \n3. Architecture de node.js :\n➤Asynchronisme.\n➤Programmation par callbacks.\n➤L’event loop. \n4. Modules et gestion de dépendances :\n➤L’approche modulaire.\n➤NPM et manipulation des modules.\n➤Le fichier package.json en détail.\n➤Modularisation de son code.\n➤Modules noyaux: console\, process\, os\, fs\, path et util.\n➤Publier un module sur NPM. \n5. Node et le web : http\, connect & express :\n➤Périmètre du module HTTP.\n➤Connect et ses middlewares.\n➤Serveur Web avec Express.\n➤Générer un serveur Express generator.\n➤Router les requêtes.\n➤Gestion d’une requête et création d’une réponse.\n➤Utiliser un moteur de template.\n➤Ouverture à Passport et Hap. \n6. L’asynchrone en détails :\n➤Callback Hell & Pyramid of Doom.\n➤Le module async.\n➤Les promesses.\n➤Exemples d’enchaînement et de parallélisation.\n➤Gestion des erreurs.\n \n7. Communication temps réel :\n➤Intégration des WebSockets HTML5.\n➤Socket.io.\n➤Gestion des transports.\n➤Intégration côté client et côté serveur.\n \n8. La gestion des streams :\n➤Description de Streams2.\n➤Buffers.\n➤Type de flux.\n➤Pipelining.\n➤Object mode.\n➤Les outils : through2\, trumpet\, JSONStream…\n➤Gulp.\n \n9. Liaison avec la persistance des données :\n➤Approche via le driver ou un ORM.\n➤Intégration avec une base de données relationnelle.\n➤Modules d’abstraction SQL.\n➤Le module Sequelize.\n➤Intégration avec une base de données NoSQL.\n➤Le module Mongoose. \n10. Outillage et usine logicielle :\n➤Outils d’édition.\n➤Utilisation des logs.\n➤Outils de debogage.\n➤Tests unitaires avec Mocha.\n➤Modules Chai et Sinon.\n➤Nodemon.\n➤L’orchestration des tâches (build) avec Grunt.\n➤Intégration dans le serveur d’intégration Jenkins.\n \n11. Node.js en mode cluster :\n➤Utilisation du module cluster.\n➤Master et workers.\n➤Messaging.\n➤Gestion des erreurs.\n \n12. Au delà de node.js :\n➤Stack MEAN.\n➤Déploiement de Node dans le Cloud.\n➤Exemple avec AWS\, Heroku.\n➤Monitoring avec pm2 et NewRelic.
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SUMMARY:Formation Spring- Tunisie
DESCRIPTION:Prérequis pour la formation Spring tunisie :\nPour suivre ce cours formation spring tunisie \, il est nécessaire d’avoir connaissance de Java. \nObjectifs\nÀ la fin de la formation Spring professional certification\, vous serez capable de valider les objectifs d’apprentissages suivants : \n\n Utiliser le Framework Spring pour développer des applications Java.\n Configurer Spring avec des classes Java ou par Annotations.\nComprendre l’injection de dépendances et la programmation orientée aspect (AOP).\nTester des applications basées sur Spring\, en utilisant JUnit5.\n Utiliser Spring pour accéder aux données: JDBC\, JPA\, et Spring Data.\nUtiliser le support de transaction de Spring.\nDévelopper une application Web avec Spring MVC.\nExposer et consommer des services REST avec Spring MVC et RestTemplate.\nRéaliser et configurer des applications plus rapidement avec spring Boot.\nUtiliser Spring Security pour sécuriser des applications.\n Comprendre les enjeux des microservices : Introdution à Spring Cloud.\n Comprendre la programmation réactive : introduction à Spring Web Reactive.\n\nProgramme\n\n\n1. Gestion des beans avec Spring Core. \n➤Le découpage en couches\, l’approche POJO.\n➤La gestion de l’état.\n➤L’injection de dépendances.\n➤Les intercepteurs et la programmation orientée aspect.\n➤Le cache et la supervision avec JMX.\n➤Les invocations planifiées.\n➤Les profils.\n➤Test des beans Spring. \n2. Accès aux données et gestion des transactionsContenur IoC et Beans. \n➤JPA et le framework Hibernate.\n➤Les bases de données embarquées.\n➤Le moniteur transactionnel de Spring.\n➤Le support des transactions au sein des tests.\n➤Spring Data. \n3. API REST avec Spring MVC et Spring WebFlux. \n➤API REST : bonnes pratiques.\n➤Les bases du protocole HTTP.\n➤Mise en place de l’ API REST.\n➤L’API Bean validation et la gestion des exceptions.\n➤Cross Origin Shared Resource.\n➤Test d’une API Rest.\n➤La programmation réactive.\n➤Présentation de Spring Boot. \n4. Packaging et déploiement avec Spring Boot. \n➤Application autonome et conteneur embarqué.\n➤Configurer une application Spring Boot.\n➤Le packaging d’application cloud ready.\n➤Construction d’une image Docker. \n5. Spring Security. \n➤Sécuriser des routes.\n➤Référentiels utilisateurs.\n➤Sécurité applicative. \n6. Echanges de messages avec Spring Websocket. \n➤Théorie\, design patterns\, le principe pub/sub.\n➤Présentaton de STOMP et SockJS.\n➤Support et mécanismes de fallback.\n➤Mise en place côté serveur et côté client. \n7. IHM Web avec Spring MVC. \n➤Rappel du pattern MVC.\n➤Le 2 ways binding.\n➤Les vues JSP et JSTL.\n➤L’API Bean validation.\n➤Internationalisation\, exceptions.
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SUMMARY:Formation Business Analyst Agile - Tunisie
DESCRIPTION:Prérequis de la formation Business Analyst Agile tunisie:\nPour suivre ce cours formation Business Analyst Agile \, il est nécessaire d’avoir : \n\nUne expérience préalable en analyse business ou en pratiques d’analyse dans les projets agiles est fortement recommandée.\n\nObjectifs :\nÀ la fin de la formation Business Analyst Agile\, vous serez capable de valider les objectifs d’apprentissages suivants : \n\nConnaître les cadres agiles les plus répandus.\nMener la Business Analyse d’une manière optimale dans le cadre agile choisi.\nChoisir et utiliser les techniques présentées.\nComprendre le rôle et l’attitude du Business Analyste dans des projets agiles.\nConnaître la terminologie et l’approche que préconise l‘IIBA® (International Institute for Business Analysis).\n\nProgramme :\n\n\n\n\n\n\n\n1. Qu’est-ce que l’analyse métier ? (K2):\n1.1 Analyse commerciale (K1). \n1.1.1 Présentation.\n1.1.2 Définitions (K1). \n1.2 L’Analyste Métier (K2). \n1.2.1 Définition (K2).\n1.2.2 Le périmètre de l’analyse métier (K2). \n1.3 Compétences d’un analyste commercial (K2). \n1.3.1 Compétences sous-jacentes (K2). \n2. Qu’est-ce qu’Agilité ? (K1):\n2.1 Présentation.\n2.2 Agile (K1). \n2.2.1 Le Manifeste Agile (K1).\n2.2.2 Douze principes d’Agile (K1). \n2.3 Agile contre traditionnel (K1). \n2.3.1 Différences (K1). \n3.Approches agiles courantes (K2):\n3.1 Un processus agile générique (K2). \n3.1.1 Présentation.\n3.1.2 Le Processus Agile Générique (K2). \n3.2 Rôles et responsabilités de l’équipe Agile (K2). \n3.2.1 Rôles et responsabilités (K2). \n3.3 Rôle du BA dans le processus Agile générique (K2). \n3.3.1 Rôle BA dans un environnement agile (K2). \n3.4 Mêlée (K1). \n3.4.1 L’approche Scrum (K1).\n3.4.2 L’équipe Scrum (K1).\n3.4.3 Le processus Scrum (K1).\n3.4.4 Le Sprint (K1). \n3.5 Programmation extrême (XP) (K1). \n3.5.1 Approche XP (K1).\n3.5.2 Valeurs fondamentales (K1).\n3.5.3 Règles et pratiques XP (K1). \n3.6 Lean et Kanban (K2). \n3.6.1 Approches Lean et Kanban (K2).\n3.6.2 Principes de fabrication au plus juste (K2).\n3.6.3 Kanban (K2). \n3.7 La valeur d’un analyste métier dans les projets agiles (K2). \n3.7.1 Les activités de l’analyste métier dans un environnement agile (K2). \n4.Techniques dans les projets agiles (K2):\n4.1 Présentation.\n4.2 Principes et techniques (K2). \n4.2.1 Techniques d’analyse commerciale (K2). \n4.3 Niveaux de planification (K2). \n4.3.1 Planification dans l’approche Agile (K2). \n5.Voir le tout (K3):\n5.1 Présentation.\n5.2 Capacité métier versus processus métier (K2). \n5.2.1 Différences (K2). \n5.3 Outils et techniques (K3). \n5.3.1 Personas (K3).\n5.3.2 Cartographie du flux de valeur (K3). \n6.Pensez comme un client (K3):\n6.1 Présentation.\n6.2 Histoires d’utilisateurs (K3). \n6.2.1 Norme de rédaction de récits d’utilisateurs (K3).\n6.2.2 Qualité des témoignages d’utilisateurs– INVEST (K1).\n6.2.3 Élaboration (K1). \n6.3 Décomposition de l’histoire (K2). \n6.3.1 Un guide pour la décomposition de l’histoire (K2). \n6.4 Cartographie de l’histoire (K3).\n6.5 Scénarimage (K2). \n7.Déterminez: qu’est-ce qui a de la valeur? (K3):\n7.1 Présentation.\n7.2 Hiérarchisation des arriérés (K2). \n7.2.1 Le carnet de produit (K2).\n7.2.2 Responsabilité du Backlog (K2). \n7.3 Définition de la valeur commerciale (K2). \n7.3.1 Définir ce qui a de la valeur (K2). \n7.4 Outils et techniques (K3). \n7.4.1 Modèle d’alignement des objectifs (K2). \n7.5 Analyse de Kano (K3). \n8.Soyez réaliste avec des exemples (K3):\n8.1 Développement axé sur le comportement (BDD) (K3). \n8.1.1 Présentation.\n8.1.2 Histoires d’utilisateurs BDD (K2).\n8.1.3 Scénarios BDD (K3). \n8.2 BDD et automatisation des tests (K2). \n8.2.1 Processus d’automatisation des tests à l’aide de BDD (K2) \n9.Comprendre ce qui est faisable (K3):\n9.1 Options réelles (K1). \n9.1.1 Présentation.\n9.1.2 Dernier moment responsable (K1).\n9.1.3 Injection de fonctionnalités (K1). \n9.2 Ateliers de planification (K2). \n9.2.1 Planification des versions (K1).\n9.2.2 Planification des itérations (K1). \n9.3 Estimation relative (K3). \n10.Stimuler la collaboration et l’amélioration continue (K3):\n10.1 Présentation.\n10.2 Rétrospectives (K3). \n10.2.1 Objectif d’une rétrospective (K3).\n10.2.2 Outils\, techniques et compétences (K1). \n10.3 Jeux collaboratifs (K2). \n11.Éviter le gaspillage (K2) :\n11.1 Élimination des déchets (K2). \n11.1.1 Présentation.\n11.1.2 Philosophie Lean (K2). \n  \n 
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SUMMARY:Formation Fondamentaux et Architecture Big Data - Tunisie
DESCRIPTION:Prérequis de la formation fondamentaux et architecture big data:\nPour suivre cette formation fondamentaux et architecture big data dans de bonnes conditions\, il faut avoir une connaissance de SQL est un plus pour suivre cette formation et aucune connaissance technique particulière n’est nécessaire\, il est toutefois recommandé d’avoir suivi le module « Big Data – Enjeux et perspectives » (BD500) pour suivre cette formation dans des conditions optimales. \nObjectifs de la formation fondamentaux et architecture big data :\nÀ l’issue de cette formation Fondamentaux et architecture Big Data\, vous serez capable de valider les objectifs d’apprentissages suivants : \n\nComprendre le rôle stratégique de la gestion des données pour l’entreprise.\nIdentifier ce qu’est la donnée\, et en quoi consiste le fait d’assurer la qualité de données.\nSynthétiser le cycle de vie de la donnée.\nAssurer l’alignement des usages métiers avec le cycle de vie de la donnée.\nDécouvrir les bonnes pratiques en matière de contrôle de qualité des données.\nAsurer la mise en œuvre de la gouvernance de la donnée\n\nProgrammes :\n1. Introduction à la formation Big Data :\n➤Présentation générale et objectifs de cette formation Big Data.\n➤Comprendre les enjeux et perspectives du Big Data.\n➤Chiffres clés en France et à l’international.\n➤La donnée en tant que matière première : « data is the new oil » ?\n➤Différents types\, structures et sources de données.\n➤Panorama des solutions et acteurs du marché : l’écosystème Big Data Les nouveaux métiers de la data. \n2. La collecte des données Big Data :\n➤Big Data\, Data Science\, Machine Learning\, etc : définitions et concepts clés .\n➤Caractéristiques des données dites massives (les dimensions en V du Big Data).\n➤Les architectures Big Data orientées stockage\, calcul\, temps réel….\n➤Enjeux juridiques et éthiques liés à la collecte\, au traitement et à l’analyse de données.\n➤Cycle de vie de la donnée Assurer la qualité des données.\n➤Créer de la valeur à partir des données : vue d’ensemble d’un processus de Data Science. \n3. Méthodologie pour l’implémentation d’un projet Big Data :\n➤Définir les besoins métiers et objectifs d’un projet.\n➤Spécificités d’un projet Big Data : incertitude\, budget\, délais\, gestion organisationnelle….\n➤Sélectionner les bons outils .\n➤Poser les bonnes questions Obtenir les données.\n➤Explorer et prétraiter les données.\n➤Analyser les données : planifier et construire un modèle viable Communiquer les résultats.\n➤Transformer les résultats en décisions et en actions. \n4. Outils et technologies Big Data : démarrer avec Hadoop :\n➤L’écosystème Apache Hadoop et les principales distributions (Hortonworks\,Cloudera…).\n➤Clusters Hadoop\, HDFS\, YARN et MapReduce : comprendre les principes de fonctionnement.\n➤Introduction aux composants HBase\, Pig et Hive\, Spark… .\n➤Cas d’utilisation et exemples de mises en œuvre de la plateforme Hadoop. \n5. Collecte\, stockage et traitement des données :\n➤Connaître les différentes sources de données .\n➤Analyser les caractéristiques d’un jeu de données.\n➤Principes ETL (Extract Transform Load) : présentation et prise en main de Talend.\n➤Gérer les spécificités des données semi et non-structurées .\n➤Rappels des principes du stockage distribué.\n➤Intérêt et vue d’ensemble des bases de données NoSQL (Cassandra\, Neo4j\, MongoDB…).\n➤Prise en main d’HDFS et du modèle MapReduce.\n➤Utiliser les fonctionnalités de Pig et Hive pour requêter et traiter les données .\n➤ElasticSearch pour l’indexation et la recherche de données. \n6. Analyse des données issues du Big Data :\n➤Vue d’ensemble des différentes méthodes et techniques d’analyse .\n➤Notions d’analyse statistique et prédictive.\n➤Analyser un ensemble de données avec l’environnement Apache Spark .\n➤Comprendre les apports de la convergence entre Big Data et intelligence artificielle.\n➤Introduction aux principes de Machine Learning.\n➤Les différentes familles de modèles : régression\, classification\, clustering\, reinforcement learning\, NLP.\n➤Technique de feature engineering pour préparer les données .\n➤Sélectionner\, entraîner et tester un algorithme de Machine Learning .\n➤Principes du Deep Learning : apprentissage profond et réseaux neuronaux. \n7. Datavisualisation : apprendre à communiquer sur les données :\n➤Les enjeux et objectifs d’une bonne communication .\n➤Principes fondamentaux de la représentation visuelle .\n➤La Datavisualisation tout au long du processus Big Data.\n➤Techniques et outils principaux pour la visualisation de données (Tableau\, Qlik\, etc).\n➤Sélectionner une solution de datavisualisation selon l’objectif recherché .\n➤Connaître les bonnes pratiques de Dataviz : utilisation des couleurs\, graphiques\, tableaux de bord\, infographies\, notebooks….\n➤Visualisation interactive
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