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IBM Z: Technical Overview of HW and SW Mainframe EvolutionPar Global Knowledge

• Describe the evolution of the data center, categorize the various server platforms, and servers that are commonly found there and their workloads • Identify past, current, and future data center trends • Describe the basic functions, characteristics, and terminology of z Systems servers • Identify and list the various z Systems servers and hardware models, from zSeries server to the latest z14 and z14 ZR1 servers • Identify the number of CPs and specialty processors available to various z Systems • Identify and describe key components of z Systems and compare various z Systems components ? Frame layout, drawer, and cage usage ? Server models, processor drawers, books, memory, and cache structure ? Performance and millions of service units (MSUs) • Describe and compare I/O infrastructure and processor usage across z14 to zEC12 mainframes ? I/O drawers, cages, and technology used ? PU, cache, and fan-out connectivity • Describe how and what z Systems physical components are used when processing instructions and performing an I/O operation • Identify z Systems Capacity on Demand (CoD) options available for planned and unplanned outages • Describe how logical partitioning is used, resource assignments, channel and CHPID types, assignments and initialization activities • Describe the purpose and use of HCD • Use the HMC to control basic operational tasks and monitor z Systems servers • Identify and describe mainframe operating systems and their supported mainframe servers • Describe the difference between a base and Parallel Sysplex • Identify and describe the major enhancements provided by the recent z Systems software and hardware platform • The following are optional objectives in the z/Architecture and z/OS overview and concepts unit: ? Explain basic z/Architecture terminology and concepts for Real and virtual storage Address spaces, data spaces, and hiperspaces ? Identify processor architectural modes and their supported addressing implementations ? Define what is z/OS ? Name the server solutions included in z/OS ? Identify the characteristics of a base and Parallel Sysplex ? Identify current CFs and connectivity options ? Describe the purpose and use of the coupling facility

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Définition des exigences (IREB)Par Global Knowledge
Requirements engineers analyse, document and manage the requirements of all those participating in a project. They therefore establish a connection between the requirements of the customer, developer, tester and user. The internationally recognised IREB® Certified Professional for Requirements Engineering - Foundation Level (CPRE-FL) certification attests to your comprehensive knowledge in the field of requirement management.How do I obtain the IREB® certification? To be certified you must pass the IREB® Requirements Engineering - Foundation Level exam. You can prepare for the exams by attending the IREBF (IREB Foundation) training course; participants will have relevant content and topics clearly explained and taught to them. The syllabus covers the important foundations in requirements engineering: differentiation between the system and system context, establishment and documentation of requirements, as well as their testing and management and the tool support available. In order to take the IREB® Certified Professional for Requirements Engineering - Foundation Level exam, you will need to have basic knowledge in the field of software development. Who is this certification for? This certification is aimed at anyone interested in the topic of requirements engineering. It is particularly suitable for: Software designers, software developers, software architects System analysts, business analysts Project managers Quality managers.
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Intelligence Artificielle pour la Data SciencePar Global Knowledge
Ce cours d'une durée de 5 jours a pour objectif de donner une bonne vision des modèles d’analyse prédictive et d’intelligence artificielle utilisés dans le domaine de la Data Science. La première partie est une introduction à l’intelligence artificielle, les parties suivantes traitent des modèles de régression et de Machine Learning utilisés pour répondre aux trois grandes problématiques de la data science à savoir la classification supervisée, non supervisée et le système de recommandations. Les différents modèles sont présentés et illustrés avec des exemples concrets.
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Introduction à la Théorie des Probabilités et StatistiquesPar Global Knowledge
L’objectif de ce cours est de donner les concepts fondamentaux de l’analyse prédictive. Il se veut efficace et pratique. Ce cours est d'une durée de 2 jours et se divise en 2 parties. La première est une introduction aux concepts de base de la théorie des probabilités et statistiques. La deuxième partie est une introduction à la modélisation via la présentation des modèles de la régression linéaire et de l’analyse de la variance. Les différents concepts sont présentés et illustrés avec des exemples concrets sur R et IBM SPSS Statistics.
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Traitement du Langage Naturel et Text Mining avec RPar Global Knowledge
Le text-mining ou fouille du texte regroupe l’ensemble des méthodes qui permettent de comprendre le texte avec de façon automatique. Le text-mining permet d’analyser tout type de texte que ce soit des articles, des livres, des discours, des tweets… L’objectif de ce cours est de comprendre le mécanisme utilisé pour analyser le texte pour en tirer des informations utiles et réaliser des modèles prédictifs. On apprendra à faire du text-mining via des cas concrets en utilisant les librairies de R.
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IBM Cognos Framework Manager: Design Metadata Models (v11.1.x)Par Global Knowledge
Cette formation fournit aux participants une introduction à une connaissance avancée des concepts de modélisation des métadonnées et à la modélisation des métadonnées pour des rapports et des résultats d'analyse prévisibles à l'aide d'IBM Cognos Framework Manager. Les participants apprendront toute la portée du processus de modélisation des métadonnées, de la création initiale du projet à la publication des métadonnées sur le Web, permettant aux utilisateurs finaux de créer facilement des rapports et d'analyser les données.
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