Formations Informatique

Savoir développer avec PHP des sites et applications Web

Ce cours vous permettra de maîtriser le déploiement de solutions Java. Vous découvrirez les éléments d’une architecture Java EE/Jakarta EE. Vous packagerez des applications et les déployerez sur un serveur d’applications. Vous apprendrez enfin à monitorer ces applications et à en analyser les performances.

Cette formation vous permettra d'approfondir votre connaissance des mécanismes internes d'AngularJS. Vous apprendrez à organiser vos développements depuis les tests jusqu'à l'optimisation des applications tout en mettant en œuvre de bonnes pratiques. Vous développerez également des composants métiers personnalisés.

• Maîtriser complètement l’utilisation avancée des fonctions et variables
• Créer des requêtes complexes combinant filtres, requêtes et sous-requêtes
• Fusionner les dimensions pour créer des documents multi-requêtes et multi-sources synchronisés
• Maîtriser les possibilités de calculs automatiques avancés dans les rapports

• Acquérir une connaissance précise du fonctionnement et l'usage des différentes technologies de réseaux.

This course provides technical professionals with the skills that are needed to configure, customize, and administer the IBM Content Navigator web client for IBM FileNet Content Manager.

The course begins with an introduction to IBM Content Navigator. You learn how to view, add, modify, and search for content in the web client. You learn how to connect to repositories, create new desktops, define cross-repository searches, create teamspace, configure IBM Content Navigator Sync services and Edit services client, define role-based redactions, and build entry templates. You also configure external share to securely share documents with users outside of your organization. You learn how to customize the desktop appearance, modify menus, icons, and labels, create a viewer map, and register a plug-in.

IBM Content Navigator can be used to manage content from different types of repositories such as IBM FileNet Content Manager, IBM Content Manager, IBM Content Manager OnDemand, CMIS, and Box. This course focuses on IBM FileNet Content Manager.

Through instructor-led presentations and hands-on lab exercises, you learn about the core features of IBM Content Navigator.

The lab environment for this course uses Windows Server 2016 Standard Edition.

For information about other related courses, see the IBM Training website:

ibm.com/training

• Connecter et lier les sources de données
• Créer des vues, ajouter des graphiques
• Définir des champs calculés et des mesures
• Créer un tableau de bord

• Comprendre les fondamentaux du protocole
• Assurer la classification et le marquage
• Configurer le management de la congestion
• Configurer la prévention de la congestion
• Gérer la qualité de service sur les switchs
• Mettre en œuvre les politiques de lissage du trafic
• Améliorer le trafic sur les liens WAN.

Apprenez à mettre en œuvre, utiliser et maintenir l'appliance de sécurité Web Cisco® (WSA), pour fournir une protection avancée pour les e-mails professionnels et un contrôle contre les menaces de sécurité Web.

En suivant cette formation, vous apprendrez à déployer des services proxy, à utiliser l'authentification, à mettre en œuvre des politiques pour contrôler le trafic et l'accès HTTPS, à mettre en œuvre des paramètres et des politiques de contrôle d'utilisation, à utiliser les fonctionnalités anti-malware de la solution, à mettre en œuvre sécurité des données et prévention des pertes de données, administration de la solution Cisco WSA, etc.

Le suivi de cette formation permet de valider un total de 16 crédits dans le cadre du programme d'Education Continue Cisco (CCE) pour les professionnels qui souhaitent renouveler leur titre de certification.

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.