Formations Bases de données et big data

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Dawan
NoSQL : FondamentauxPar Dawan
  • Intégrer les compostants Big Data pour créer un Data Lake approprié - Sélectionner des entrepôts de Big Data adaptés pour gérer plusieurs ensembles de données - Traiter des ensembles de données volumineux avec Hadoop pour faciliter la prise de décisions techniques et métier - Interroger des ensembles de données volumineux en temps réel
Micropole Institut
Analyse, Data Visualisation et introduction au Data StoryTelling pour la restitution de donnéesPar Micropole Institut

A l'issue de la formation, vous serez capable de :

  • Concevoir un modèle de documents répondant aux attentes de de l'entreprise, en fonction du sujet analysé
  • Maîtriser une méthode simple et efficace de restitution de données
  • Connaître la grammaire graphique et savoir sélectionner le bon graphique pour représenter la bonne donnée
  • Savoir bâtir un schéma narratif qui captive votre auditoire et renforce la crédibilité de vos analyses
  • Utiliser les outils de Tableau Software pour restituer les résultats
Webedia Learning
Data, nouvel enjeu publicitairePar Webedia Learning
  •  Appréhender la data et saisir les opportunités de son activation média 
Ambient IT
CouchDBPar Ambient IT

Apache CouchDB est une base de données open source qui se focalise sur la facilité d’utilisation. Il a une architecture de base de données NoSQL orientée document et est implémenté dans le langage Erlang orienté vers la concurrence. Il est l’un des outils les plus efficaces pour servir des applications Web sur différents appareils et ses fonctionnalités complètes permettent aux débutants de créer facilement des applications et des solutions pour le Web.

Comme toutes nos formations, celle-ci vous présentera la dernière version stable en date et ses nouveautés (CouchDB 3.1 à la date de l’article).

Dawan
ELK (Elasticsearch, Logstash et Kibana)Par Dawan

Maîtriser l'utilisation d'Elasticsearch, logstash et Kibana pour indexer, chercher et visualiser des données et des documents

ENI SERVICE
Machine Learning et Deep Learning – Vue d’ensemble des enjeux de l’Intelligence ArtificiellePar ENI SERVICE

Séminaire de présentation des enjeux et tendances de l'Intelligence Artificielle.

Micropole Institut
Certification Hadoop avec Spark pour Développeurs de ClouderaPar Micropole Institut

Cette formation Certification Spark avec Hadoop pour Développeurs de Cloudera vous permettra de :

  • Comment les données sont distribuées, stockées et enregistrées dans un cluster Hadoop ?
  • Comment utiliser Sqoop et Flume pour intégrer les données ?
  • Comment enregistrer des données distribuées avec Apache Spark ?
  • Comment modéliser des données structurées en tant que tableau dans Impala et Hive ?
  • Comment choisir le meilleur format de stockage de données pour différents patterns d'utilisation de données ?
  • Les meilleures pratiques pour le stockage de données.
Ambient IT
Pandas et Jupyter NotebookPar Ambient IT

Pandas est un librairie python qui permet d’importer les données rapidement. Il permet aussi de réaliser des analyses de la donnée rapidement et facilement, et fournit une abstraction haut niveau de la manipulation de matrices. Pandas manipuler tout type de données, quelle soit textuelle, temporelles ou numérique. Aucun code n’est requis, ce qui permet de se concentrer sur le fonctionnel.

Jupyter Notebook est un outils de reporting visuel qui présente de nombreux avantages. Il vous permet de créer et de partager des documents contenant du code en direct, des équations, des visualisations et du texte narratif. Les utilisations incluent : le nettoyage et la transformation de données, la simulation numérique, la modélisation statistique, la visualisation de données, l’apprentissage automatique, etc.

Dans cette formation, nous verrons comme importer et exploiter de la donnée avec Pandas sur Jupyter. Nous apprendrons ensuite à manipuler cette donnée. A la fin de cette formation, vous serez capable de réaliser un rapport complet.

Comme toutes nos formations, celle-ci vous présentera la dernière version stable en date et ses nouveautés (Pandas 1.2 et Jupyter 6.2 à la date de l’article).