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1 professeur particulier de base de données à Lausanne

Edouard Ngor - Sénégal13Fr
13FrApprendre 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, Tunisie16Fr
16FrCours sur la Base de Données (Base Donne) Maîtriser les outils de base et avancés de Photoshop.
Professeur fiable: Cours sur la Base de Données (Base Donne) : Matière ou Sujet : Base de données, gestion des données, SQL, conception de bases de données, etc. Niveau Scolaire : Selon le niveau d'études, cela peut être adapté pour les étudiants du collège, du lycée ou de l'université. Objectifs du Cours : Comprendre les concepts de base des bases de données. Apprendre à concevoir et à créer une base de données. Maîtriser les requêtes SQL pour extraire et manipuler des données. Comprendre les principes de normalisation des bases de données. Méthodologie d'Enseignement : Cours théoriques pour comprendre les concepts fondamentaux. Travaux pratiques pour mettre en pratique la conception de bases de données. Exercices de requêtes SQL pour renforcer les compétences pratiques. Fréquence et Durée : Cours hebdomadaires d'une à deux heures, selon le niveau et la complexité des sujets. Évaluation : Examens réguliers sur la théorie et les compétences pratiques. Projets de conception de bases de données. Cours sur Photoshop : Matière ou Sujet : Utilisation de Photoshop, retouche photo, création graphique, etc. Niveau Scolaire : Adapté à des niveaux variés, y compris lycée et université. Objectifs du Cours : Maîtriser les outils de base et avancés de Photoshop. Apprendre les techniques de retouche photo. Acquérir des compétences dans la création graphique. Méthodologie d'Enseignement : Tutoriels pratiques pour chaque outil de Photoshop. Projets de retouche photo et de création graphique. Séances de travail en classe pour résoudre des problèmes spécifiques. Fréquence et Durée : Cours réguliers, idéalement deux fois par semaine, d'une à deux heures. Évaluation : Évaluation des projets créatifs. Examens sur la compréhension des outils et techniques.
Base de données · Programmation informatique
Nicolas - Milan, Italie15Fr
15FrPython & Pandas : Un guide de programmation pour la galaxie des données
Professeur fiable: Bienvenue dans les bases de la Data Science avec Python appliquées à des cas réels ! Dans ce cours, nous couvrirons les concepts et techniques fondamentaux de la science des données en utilisant le langage de programmation Python. Le cours commencera par un aperçu des concepts clés de la science des données, y compris les types de données, les structures de données et l'analyse statistique. Nous aborderons ensuite les bases de la programmation Python, y compris les variables, les types de données, les boucles, les fonctions et les classes. Une fois que nous aurons couvert les bases de la programmation Python, nous plongerons dans le monde de l'analyse et de la manipulation de données avec la bibliothèque Pandas. Vous apprendrez comment importer, nettoyer et transformer des données à l'aide de Pandas et comment effectuer une analyse statistique de base sur les données. Ensuite, nous explorerons la visualisation de données avec les bibliothèques Matplotlib et Seaborn. Vous apprendrez à créer différents types de tracés et de graphiques pour visualiser les données et en tirer des enseignements. Dans la seconde moitié du cours, nous appliquerons ce que nous avons appris à des problèmes réels de science des données. Vous travaillerez sur des projets qui impliquent le nettoyage et l'analyse d'ensembles de données réels, tels que des données de recensement, des données financières ou des données climatiques. Tout au long du cours, vous aurez accès à une variété de ressources, y compris des conférences, des lectures, des exercices et des quiz. Vous aurez également la possibilité de collaborer avec d'autres étudiants et de recevoir des commentaires de vos instructeurs. À la fin de ce cours, vous aurez une solide compréhension des bases de la science des données avec Python et comment l'appliquer à des problèmes du monde réel. Vous pourrez utiliser Python pour effectuer des analyses de données, créer des visualisations et tirer des enseignements des données.
Python · Base de données · Informatique
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Olesia - Paris, France25Fr
25FrFormation 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
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