Formations Bases de données et big data

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Data Value
Plans d’expériences 1 : plan de criblage, plan factoriel et surface de réponsePar Data Value

Acquérir la connaissance méthodologique et pratique des plans d’expériences, être autonome dans leur création, leur analyse et leur interprétation. Présentation des plans de criblage, plans factoriels complets et fractionnaires et des plans de surface de réponse.

Orsys
PostgreSQL, tuningPar Orsys

Ce cours vous apprendra les différentes techniques pour optimiser vos applications connectées à un serveur PostgreSQL. Plusieurs niveaux d'intervention sont possibles : travailler directement au niveau du serveur (mémoire, cache), améliorer les requêtes PostgreSQL, agir au niveau du client (API et connecteurs).

SQLI Institut
Big Data - Les fondamentaux de l'analyse des donnéesPar SQLI Institut
  • Comprendre le rôle stratégique de la gestion des données pour l'entreprise
  • Identifier ce qu'est la donnée, et en quoi consiste le fait d'assurer la qualité de données
  • Synthétiser le cycle de vie de la donnée
  • Assurer l'alignement des usages métiers avec le cycle de vie de la donnée
  • Découvrir les bonnes pratiques en matière de contrôle de qualité des données
  • Assurer la mise en œuvre de la gouvernance de la donnée
Feel Europe
MySQL - AdministrationPar Feel Europe
  • Savoir installer et administrer MySQL au quotidien, d'une manière efficace et sécurisée
Feel Europe
DB2 : techniques de bases pour développeursPar Feel Europe
  • Acquérir l’autonomie dans la pratique de DB2
SQLI Institut
ETL : réussir son projet d'intégrationPar SQLI Institut
  • Mesurer les enjeux de l'intégration des données
  • Identifier les fonctionnalités d'alimentation nécessaires à l'intégration des données
  • Évaluer la capacité des outils ETL à répondre aux besoins d'intégration
  • S'approprier la démarche de spécification d'un flux d'intégration des données
Ambient IT
Introduction au Deep Learning et aux réseaux de neurones pour l’ingénieurPar Ambient IT

L’intelligence artificielle, après avoir bouleversé de nombreux domaines scientifiques, a commencé à révolutionner un grand nombre de secteurs économiques (industrie, médecine, communication, etc.). Néanmoins, sa présentation dans les grands médias relève souvent du fantasme, très éloignée de ce que sont réellement les domaines du Machine Learning ou du Deep Learning. L’objet de cette formation est d’apporter à des ingénieurs ayant déjà une maîtrise des outils informatiques (dont une base de programmation logicielle) une introduction au Deep Learning ainsi qu’à ses différents domaines de spécialisation et donc aux principales architectures de réseau existant aujourd’hui.

Si les bases mathématiques sont rappelées pendant le cours, un niveau de mathématique de type BAC+2 est recommandé pour plus de confort. Il est dans l’absolu possible de faire l’impasse sur l’axe mathématique pour ne conserver qu’une vision « système », mais cette approche limitera votre compréhension du sujet.

XXL Formation
MySQL - ClusterPar XXL Formation

Comprendre les avantages et savoir mettre en œuvre l'installation et la configuration d'un cluster, l'optimisation de performance et l'administration d'une architecture en cluster

Ambient IT
JULIA : Data SciencePar Ambient IT

Julia est un langage informatique dynamique de haut niveau et très performant, c’est pourquoi il est l’un des plus en vogue pour le calcul scientifique. Créé par le MIT, son objectif est de regrouper tous les avantages qu’on retrouve dans les langages modernes tels que Matlab, R, Scilab, Python… Dans un seul et même langage ! Il fournit à la fois un puissant compilateur, un système de types dynamiques avec polymorphisme paramétré, une exécution parallèle distribuée, des appels directs de fonctions notamment en C, Fortran et Python.

Cette formation vous permettra d’acquérir les connaissances nécessaires à la programmation avec le langage Julia. Elle abordera sa syntaxe, les outils ainsi que les bonnes pratiques de développement, afin de bénéficier de tous les atouts de ce nouveau langage. Nous présenterons les bibliothèques, les fonctionnalités telles que l’accès aux bases de données, la manipulation de statistiques, les calculs scientifiques. Mais aussi des sujets plus avancés comme la méta-programmation.

D’autre part, nous avons spécialement conçu plusieurs ateliers afin de vous fournir une introduction approfondie au Machine Learning et à l’intelligence artificielle au travers du langage Julia. Dans cette partie vous allez pouvoir découvrir les opérations vectorielles ainsi que du réseau au travers du nouveau langage Julia, suivie d’une introduction aux techniques & à l’apprentissage automatisé via le concept du Machine Learning. Le cours se penche ensuite en profondeur sur l’introduction aux concepts des réseaux neuronaux. Cette section implique la participation de l’apprenant plusieurs applications d’IA, y compris la reconnaissance de l’écriture manuscrite, la détection d’objets, la modélisation linguistique et la génération de textes.

Dans cette formation, comme dans toutes nos formations que nous vous proposons, nous utiliserons la dernière version stable, à savoir Julia 1.6.