Formations Bases de données et big data

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Alter Way
Spark pour Data IngénieurPar Alter Way

Cette formation s’adresse aux Data Ingénieurs en sortie d’école, ceux souhaitant se reconvertir et plus globalement les débutants souhaitant avoir un premier up and running rapide autour d’Apache Spark.

Dawan
Apache/PHP/MySQL administration et programmationPar Dawan

Savoir installer et configurer Apache et MySQL - Savoir gérer des sites web avec Apache - Connaître les principes de base de la programmation PHP et SQL

Micropole Institut
MySQL AdministrationPar Micropole Institut

Cette formation MySQL Administration vous permettra de :

  • Installer un serveur MySQL
  • Travailler sur celui-ci
  • Gérer la sécurité
  • Gérer la continuité de service
  • Répliquer les données
  • Optimiser et surveiller le serveur
CCM Benchmark
Comment mieux exploiter ses datas digitalesPar CCM Benchmark

La Data digitale prend de plus en plus d'importance dans le pilotage de l'activité marketing des entreprises, au fur et à mesure que la technologie leur offre des moyens toujours plus efficaces de l'interpréter et de la rendre opérationnelle.

Pour autant, en face de l'avalanche de données et des nombreuses propositions d'accompagnement qu’elles reçoivent, les entreprises ne savent pas toujours par où commencer.

Cette formation a pour objectif de présenter les différentes données qui s'offrent aux entreprises, les outils qui permettent de les exploiter, et les méthodes qui permettent d'organiser et de prioriser les actions.

XXL Formation
Tableau Desktop Niveau 2Par XXL Formation

Renforcer les connaissances des développeurs d’état Tableau Desktop, et découvrir les possibilités offertes par le produit pour la création d’états plus complexes.

Micropole Institut
Data Analyst - Analyse de données en environnement HadoopPar Micropole Institut

Cette formation Data Analyst – Analyse de données en environnement Hadoop vous permettra de :

  • Identifier le fonctionnement d'Hadoop Distributed File System (HDFS) et YARN/MapReduce
  • Explorer HDFS
  • Suivre l'exécution d'une application YARN
  • Définir le fonctionnent et utiliser les différents outils de manipulation de la donnée :
  • Hue : Utilisation de l'interface unifiée
  • Hive, Pig : Les générateurs de MapReduce
  • Tez : L'optimisation des générateurs de MapReduce
  • Sqoop : Comment importer les données de l'entreprise dans un cluster Hadoop?
  • Oozie : Comment organiser les exécutions des différentes applications ?
Global Knowledge
Le Big Data et ses Enjeux : Organisation et TechnologiePar Global Knowledge

Cette formation apporte une vue d’ensemble sur les enjeux du Big Data et la transformation qu’il induit dans l’entreprise.

La première partie de ce cours répondra aux questions suivantes : qu’est-ce que le Big Data et pourquoi est-ce un phénomène important pour toutes les sociétés, mais aussi pour tous les citoyens ? Comment peut-on exploiter le Big Data ? Comment planifier l’adoption du Big Data ? Quelles sont les règles de la gouvernance du Big Data ? Comment établir une Roadmap opérationnelle permettant d’adopter le Big Data et d’en retirer tous les bénéfices ? On présentera deux approches pour exploiter le Big Data : l’approche CRISP-DM et l’approche Design Thinking

La deuxième partie de ce cours aborde la transformation technologique. Il présente les principales technologies impliquées dans une plate-forme Big Data avec les détails techniques minimum pour comprendre la spécificité de chacune et permettre au décideur le choix de la technologie la mieux adaptée à son entreprise.

ENI SERVICE
MySQL 5.x – Programmation SQL – Niveau 1Par ENI SERVICE

Cette formation propose une approche de la programmation SQL avec MySQL 5 et supérieure en environnement Windows ou Linux. Elle peut être complétée par la formation T240-015 - MySQL Programmation SQL - Niveau 2 détaillant les aspects avancés du SQL sous MySQL.

Arkesys
Machine learning - Découverte : classification, k-means, analyse factorielle discriminante, arbres de décision et forêts aléatoiresPar Arkesys

La formation en quelques mots

Cette formation s'adresse à des personnes souhaitant découvrir le contexte d’application et les concepts des méthodes de machine learning (classification, k-means, analyse factorielle discriminante, arbre de décision et forêt aléatoire). Ces méthodes ont pour principal objectif d’extraire des informations de données massives. Les méthodes de types classification, k-means sont utilisées dans un contexte d’analyse exploratoire. On entend par analyse exploratoire la « découverte » des données dont l’objectif est de se faire une première idée sur celles-ci : statistiques descriptives, recherche de tendances, de corrélations. Les méthodes d’arbres de décision et forêts aléatoires sont mises en pratique dans un objectif de prise de décision métier.
Ces types de méthodes s’appliquent en présence de données :

Thèmes principaux

Outil logiciel

Les mises en applications pourront se faire autour du logiciel R si les participants sont autonomes, sous XlStat ou sous JMP.