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Edouard Ngor - Sénégal14Fr
14FrApprendre à Programmer Python pour la data sciences
De plus en plus apprécié par les développeurs. Si vous faites le tour des centres de formations en ligne dédiés à la Data ou à l’intelligence artificielle, vous remarquerez sûrement que bon nombre des cursus intègrent la programmation Python dès leur introduction. Si ce langage de programmation prend une place si importante dans les cursus liés à la Data ce n’est pas par hasard ! Python est souvent considéré comme un langage simple et complet. Python est le langage le plus usité dans les métiers qui tournent autour de la donnée. C'est pourquoi les développeurs se tournent souvent vers Python pour le traitement des données, les statistiques ou l'intelligence artificielle. Beaucoup des avantages de Python proviennent de la grande variété de bibliothèques qu'il a accumulées depuis son lancement. Ces bibliothèques peuvent être considérées comme des outils ou des programmes qui gèrent une grande partie du codage. Si vous n'avez pas le temps de fréquenter une école ou si vous voulez économiser de l'argent, apprendre Python avec nos cours en ligne est une alternative intéressante. L’important lorsqu’un recruteur cherche ce type de profil, ce n’est pas le diplôme. Si le candidat réussit les tests, l’entreprise n’ira pas voir les diplôme. Cette formation intensive de développement python, est spécialement conçu pour vous qui souhaitez débuter une carrière dans le domaine de la Data et de IA.
Python · Base de données
Aziz - Tunis, Tunisie15Fr
15FrIntitulé du Cours : Introduction à SQL dans le Contexte LDD/LMD
Professeur fiable: Le cours d'introduction à SQL dans le contexte LDD/LMD vise à fournir aux étudiants les bases nécessaires pour comprendre, interroger et manipuler des bases de données relationnelles. Le programme couvre les éléments suivants : Fondements de SQL : Introduction aux bases de données relationnelles. Compréhension des concepts clés tels que les tables, les relations, les clés primaires et étrangères. Langage SQL de Base : Syntaxe de base de SQL. Utilisation des commandes SELECT, INSERT, UPDATE, et DELETE pour interroger et manipuler les données. Requêtes SQL Avancées : Utilisation de clauses telles que WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY pour filtrer, regrouper et trier les données. Jointures de tables pour combiner des données provenant de différentes sources. Gestion des Données : Création et modification de tables. Contrôle des droits d'accès aux données à l'aide des commandes GRANT et REVOKE. Programmation SQL : Introduction aux procédures stockées, aux fonctions et aux déclencheurs (triggers). Utilisation de SQL dans le cadre du développement d'applications. Aspects Pratiques : Travaux pratiques sur des bases de données réelles. Résolution de problèmes concrets liés à la gestion de données. Ce cours vise à doter les étudiants des compétences nécessaires pour travailler efficacement avec des bases de données relationnelles, ce qui peut être essentiel dans de nombreux domaines, y compris le droit, où la gestion de l'information est cruciale.
Base de données
Olesia - Paris, France26Fr
26FrFormation en informatique, Base des données, Data science, Data Analytics, BI, Big Data
Professeur fiable: Je propose des cours en data development / base des données / machine learning / data science (python): J'offre aussi la possibilité de vous aider pour la réalisation de vos projets académiques. Nous vous accompagnons dans le Data développement de votre entreprise. -1- Databases & Data warehouses (AWS / Google Cloud / Azure Cloud) -2- Machine Learning -3- Deep Learning (tensorflow, pytorch, RNN, CNN, LSTM) -4- Data Processing -5- Machine Learning conception and deployment (docker, ...) -6- Data Pipelines -7- Google Sheets avec Pipelines en temps réel, les macro (VBA) & Connexion à la base de données -8- Dashboards en ligne sur les navigateurs ou sur votre Excel, Google Sheets (Python, R, Power BI, Tableau, Kibana, etc.) -- Notre Tech Stack -- - Databases : AWS DynamoDB, Amazon Redshift, PostgreSQL, MySQL, multi-cubes DBs (EPM/BI platform) - Languages : Python, Spark (Scala, Python, Java), JavaScript, CSS, HTML - Development environment : JSON, SQL, NoSQL, Bash Shell Scripting, Jupyter Notebook, Anaconda, REST API, VSCode, DBeaver, Google services, Platform as a Service (PAAS), Apache Airflow, Serverless Computing, SublimeText - Clouds : Amazon Web Services, Azure Databricks, Google GCP (Google Firebase) - Data Lake AWS/Databricks : EC2 (Linux), IAM, Amazon MWAA (Managed Workflows for Apache Airflow), Lambda, S3, DynamoDB, RedShift ; Kibana, Azure Databricks, CloudFormation - Web crawling/Scraping : Python Scrapy - Data streaming : Airflow, Kafka - Data visualization / ETL : Python, Kibana, Tableau, Power BI & DAX, Excel Power Query (et lang.M) - Continuous integration workflows (CI/CD) : Docker/Google cloud/Kubernetes; Amazon ECS) - Containerized applications : Docker (Docker container, Docker-compose) - Virtualization technologies : VirtualBox, Vmware - Agile outils : Contrôle de version (Git/GitLab), tickets (JIRA), Bitbukets, Trello, Wiki (Confluence), Jetbrains - OS : Linux, Windows
Analyse numérique · Technologie de l'information · Base de données
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