Nos formations pour vos projets

Maîtriser Python : structures, POO, bibliothèque standard, bonnes pratiques.

Réviser les fondements mathématiques indispensables : probabilités, statistiques, algèbre linéaire.

Définir, construire et interpréter des indicateurs de performance pertinents pour le pilotage.

Concevoir une architecture Big Data : ingestion, stockage distribué, traitement, restitution.

Approfondir Python : décorateurs, générateurs, typage, packaging, performance.

Construire et interpréter des modèles statistiques : régression, tests, intervalles de confiance.

Comprendre les concepts fondamentaux des bases de données relationnelles.

Prendre en main R et RStudio pour l'analyse statistique et la manipulation de données.

Déployer des plateformes data sur le cloud : services managés AWS, Azure et GCP.

Débuter la programmation avec Python, sans prérequis technique.

Comprendre les enjeux, architectures et cas d'usage du Big Data en entreprise.

Mener des analyses statistiques avancées avec R : modèles linéaires généralisés, ANOVA, multivarié.

Exploiter Excel pour analyser des données : fonctions avancées, tableaux croisés dynamiques, graphiques.

Modéliser une base de données avec la méthode MERISE : MCD, MLD, normalisation.

Acquérir les bases du langage Java : syntaxe, objets, collections, exceptions.

Cadrer, organiser et livrer un projet Big Data : équipe, méthode, risques.

Panorama des approches et algorithmes du machine learning et de leurs cas d'usage.

Préparer les données et construire des analyses prédictives simples dans l'environnement Excel.

Approfondir Java : streams, concurrence, entrées/sorties, nouveautés du langage.

Mettre en place une gestion des données de référence : gouvernance, qualité, outillage.

Découvrir les modèles NoSQL et leurs cas d'usage.

Comprendre et mettre en œuvre le lakehouse : formats de tables ouverts, ACID, time travel, gouvernance.

Mettre en œuvre les algorithmes supervisés et non supervisés avec Python.

Automatiser l'import, le nettoyage et la transformation de données avec Power Query.

Réviser l'ensemble du programme officiel et préparer l'examen OCP Java SE 21.

Développer des traitements sur l'écosystème Hadoop : HDFS, YARN, MapReduce, Hive.

Construire des pipelines prédictifs complets avec scikit-learn : préparation, entraînement, évaluation.

Interroger et manipuler les données avec SQL : requêtes, jointures, agrégations.

Développer des applications d'entreprise avec la plateforme Jakarta EE.

Manipuler et analyser des jeux de données avec les bibliothèques standards (pandas, streams).

Découvrir l'écosystème Big Data et les métiers associés.

Extraire de la connaissance des données : exploration, sélection de variables, modèles.

Mettre en œuvre la distribution Cloudera : outils, sécurité et développement.

Concevoir et consommer des services web REST et SOAP en Java.

Comprendre les architectures décisionnelles : entrepôts, lacs de données et cas d'usage.

Analyser et optimiser les requêtes : plans d'exécution, index, statistiques.

Choisir, valider et comparer ses modèles : validation croisée, métriques, sur-apprentissage.

Persister ses données avec JPA/Hibernate : mapping, requêtes, transactions.

Découvrir Apache Spark : RDD, DataFrames, Spark SQL et exécution distribuée.

Modéliser un entrepôt de données : schémas en étoile et flocon, dimensions, faits.

Installer, configurer, sauvegarder et sécuriser MySQL/MariaDB.

Segmenter les données (k-means, DBSCAN, CAH) et réduire la dimension (ACP, t-SNE, UMAP).

Initiation à l'écosystème Spring : injection, AOP, données, sécurité.

Développer des applications Spark performantes en Python/Scala : jobs, optimisation, streaming.

Comparer approches ETL et ELT et choisir la bonne stratégie d'intégration de données.

Mesurer les impacts business et organisationnels des technologies data et IA.

Approfondir l'écosystème Spring : injection, AOP, données, sécurité.

S'initier à l'apprentissage par renforcement : agents, récompenses, Q-learning.

Déployer un référentiel MDM avec Talend : modèles, workflows, qualité.

Développer efficacement avec MySQL : schémas, requêtes, transactions.

Développer des traitements Spark en Java : API, jobs batch et streaming.

Mettre en œuvre des flux d'intégration avec les principaux ETL du marché.

Créer des microservices avec Spring Boot : API REST, configuration, résilience.

Comprendre les réseaux de neurones : architecture, entraînement, fonctions d'activation.

Administrer MariaDB : réplication, sauvegardes, supervision.

Premiers pas avec Talend : environnement, jobs simples et bonnes pratiques.

Entraîner des modèles à l'échelle avec Spark MLlib : pipelines, features, évaluation.

Concevoir une architecture microservices : découpage, communication, observabilité.

Approfondir la théorie : rétropropagation, optimisation, régularisation, architectures.

Analyser et restituer des données massives avec des visualisations et un récit percutants.