Toutes les formations Retengr

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KAFKAPar Retengr
  • A quoi sert Kafka ?
  • Comprendre ce qu’est un cluster Kafka : Brokers, Topics, Partitions, Consumer Groups
  • Ecrire un programme pour envoyer des données dans Kafka
  • Ecrire un programme pour consommer les données de Kafka
  • S’intégrer à l’existant grâce à Kafka Connect et Kafka REST Proxy
  • Apprendre les bases de l’administration de Kafka
  • Utiliser Kafka Stream pour traiter les données en continue
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Langage Python – Développez en Python 3Par Retengr
  • Installer un environnement de développement Python
  • Apprendre la syntaxe de Python (variables, structures de contrôles)
  • Définir des fonctions et lambdas
  • Créer des classes en Python
  • Utiliser les conteneurs
  • Exploiter les générateurs
  • Les itertools
  • Tour d’horizon d’API : numpy, pandas…
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Pensez comme un Data ScientistPar Retengr
  • Comprendre le Machine Learning et l’Intelligence Artificielle
  • Catégoriser les différentes approches : clustering, classification, régression…
  • Choisir, structurer et adapter les données pertinentes pour des résultats pertinents
  • Apprendre le langage python et ses librairies scientifiques (scikit-learn, pandas)
  • Mettre en œuvre des cas concrets (prédiction, clustering)
  • Mesurer la pertinence des modèles mis en œuvre
  • Traiter des gros volumes de données en parallélisant les traitements : Spark et Dask
  • Déployer un modèle en production
  • Introduction au Deep Learning
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Professional Scrum Product OwnerPar Retengr
  • Approfondir le rôle de Product Owner
  • Son positionnement,
  • Ses responsabilités,
  • Ses compétences
  • Les outils nécessaires

Cette formation inclut le passage de la certification Product Owner.

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KubernetesPar Retengr
  • Comprendre l’architecture Kubernetes
  • Mettre en place un cluster Kubernetes
  • Piloter le déploiement de vos applications
  • Accéder à un cluster Kubernetes
  • Sécuriser l’accès au cluster
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Big Data – Une journée pour comprendrePar Retengr
Première partie : le matin
  • Connaître les origines du BigData
  • Découvrir les concepts qui se cachent derrière le terme BigData
  • Déterminer les usages pertinents au travers d’exemples
  • Définir les étapes qui jalonnent la mise en œuvre d’une approche BigData
  • Mesurer l’impact du BigData sur notre quotidien
  • Évaluer la relation entre BigData et Intelligence Artificielle
Deuxième partie : l’après-midi
  • Dégrossir le panorama technologique des outils autours du BigData
  • Utiliser nifi et/ou node-red pour automatiser vos workflows de collecte
  • Pourquoi utiliser Hadoop comme infrastructure de stockage et de traitement ?
  • Comprendre l’usage des frameworks Spark et Dask
  • Appréhender les différentes approches en Machine Learning et Deep Learning
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Leading SAFePar Retengr
  • Devenir un manager/vecteur de la pensée Lean
  • Intégrer les valeurs et principes Lean-Agile
  • Appliquer les principes Lean et Agile de SAFe au travers des rôles et des pratiques de SAFe
  • Créer des ART et des équipes haute performance en définissant mission et objectif
  • Mener la transformation grâce à la feuille de route « mise en œuvre » SAFe
  • Soutenir la planification PI et les cérémonials associés à la mise en œuvre réussie du programme
  • Piloter la livraison à la demande à l’aide du pipeline de livraison continue
  • Favoriser l’harmonisation et la mise en œuvre grâce aux thématiques stratégiques et au portefeuille Lean-Agile
  • Préparer et passer l’examen « SAFe Agilist »
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Workshop Deep LearningPar Retengr
  • Comprendre le Deep Learning
  • Utiliser les frameworks de Deep Learning : TensorFlow v2 et Keras
  • Maîtriser les différentes architectures de réseaux de neurones : convolutionnels, récurrents, générationnels, apprentissage par renforcement
  • Mettre en œuvre des cas concrets pour chaque type de réseaux
  • Exécuter des calculs sur des CPUs, GPUs et TPUs
  • Mesurer la pertinence des modèles mis en œuvre & visualiser l’apprentissage
  • Déployer un modèle en production
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AngularPar Retengr
  • Comprendre les architectures SPA
  • Apprendre le langage TypeScript
  • Créer un projet Angular via AngularCLI
  • Déclarer des composants et des modules
  • Utiliser des templates, le databinding, les directives
  • Créer des services
  • Mettre en œuvre le routing
  • Appeler des WebServices REST
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Apache SPARKPar Retengr
  • Concevoir une application avec Spark
  • Comprendre le principe de distribution des traitements
  • Maîtriser les concepts fondamentaux des et des Resilient Distributed Dataset
  • Utiliser les dataframes via Spark SQL
  • Utiliser SparkUI afin d’analyser les jobs et tâches de Spark
  • Positionner SparkML dans un contexte de data science
  • Traiter des données en continu avec Spark Streaming
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