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Sinds maart 2021
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Informatique ( Programmation ,
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La programmation, appelée aussi codage dans le domaine informatique , est l'ensemble des activités qui permettent l'écriture des programmes informatiques. C'est une étape importante du développement de logiciels , l'apprentissage , maitrise des bases de données .
La conception d’une base de données passe par les 6 étapes suivantes indiquées selon leur ordre chronologique de réalisation. Les 4 premières étapes consituent la phase de modélisation :
1) Rédaction des règles de gestion
2) Création du dictionnaire des données
3) Identification des dépendances fonctionnelles
4) Création du Modèle Conceptuel des Données (MCD)
5) Création du Modèle Logique des Données (MLD)
6) Création du Modèle Physique des Données (MPD)
et pour l'apprentissage ou Le Machine Learning est une technologie d’intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés explicitement à cet effet. Pour apprendre et se développer, les ordinateurs ont toutefois besoin de données à analyser et sur lesquelles s’entraîner. De fait, le Big Data est l’essence du Machine Learning, et c’est la technologie qui permet d’exploiter pleinement le potentiel du Big Data. Découvrez pourquoi cette technique et le Big Data sont interdépendants.
La conception d’une base de données passe par les 6 étapes suivantes indiquées selon leur ordre chronologique de réalisation. Les 4 premières étapes consituent la phase de modélisation :
1) Rédaction des règles de gestion
2) Création du dictionnaire des données
3) Identification des dépendances fonctionnelles
4) Création du Modèle Conceptuel des Données (MCD)
5) Création du Modèle Logique des Données (MLD)
6) Création du Modèle Physique des Données (MPD)
et pour l'apprentissage ou Le Machine Learning est une technologie d’intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés explicitement à cet effet. Pour apprendre et se développer, les ordinateurs ont toutefois besoin de données à analyser et sur lesquelles s’entraîner. De fait, le Big Data est l’essence du Machine Learning, et c’est la technologie qui permet d’exploiter pleinement le potentiel du Big Data. Découvrez pourquoi cette technique et le Big Data sont interdépendants.
Extra informatie
vous devez avoir votre propre materil , et une machine assez puissante ( cela depend de ce que vous voulez installer ) , car les moyens ca aide enormement d'apprendre
Locatie
Plaats gekozen door de student :
- In de omgeving van Parijs, Frankrijk
Over
Détenant deux diplômes en informatique , exactement dans la data ( Licence & Master )
j'ai pu entamer un grand groupe de l'IT comme DATA Engineer .
Certifié par Google comme Proffesional Data Engineer
À travers mon parcours , j'ai fait énormément de formations complémentaires , d'efforts
puisque la formation initiale n'est jamais suffisant pour être a la hauteur et différent des autres, c'est pour cette raison que je me preste ici, apporter mon aide et mon expertise aussi .
j'ai pu entamer un grand groupe de l'IT comme DATA Engineer .
Certifié par Google comme Proffesional Data Engineer
À travers mon parcours , j'ai fait énormément de formations complémentaires , d'efforts
puisque la formation initiale n'est jamais suffisant pour être a la hauteur et différent des autres, c'est pour cette raison que je me preste ici, apporter mon aide et mon expertise aussi .
Opleiding
Master Parcours DATA , Université de Paris ( Paris 75013, Avenue de France )
Programmation : Python , Java , Kotlin , Scala , WEB ( html, css, xml )
SGBD : SQL , NoSQL
Apprentissage : ScikitLearn , Pytorch , Pandas , Tensorflow
Cloud : Google cloud platform
Business intelligence : DataStudio , PowerBi
BigData : Batch/Stream data ( Beam , spark ) ...
Programmation : Python , Java , Kotlin , Scala , WEB ( html, css, xml )
SGBD : SQL , NoSQL
Apprentissage : ScikitLearn , Pytorch , Pandas , Tensorflow
Cloud : Google cloud platform
Business intelligence : DataStudio , PowerBi
BigData : Batch/Stream data ( Beam , spark ) ...
Leservaring
5 ans d'etudes en Data , programmation , algorythmes , apprentissage , traitement , analyse et SGBD ( Systems de gestion des bases de données ) .
1 an dans le poste DATA Enginner .
1 an dans le poste DATA Enginner .
Leeftijd
Kinderen (7-12 jaar oud)
Tieners (13-17 jaar oud)
Volwassenen (18-64 jaar oud)
Senioren (65+ jaar oud)
Niveau van de leerling
Beginner
Gemiddeld
Gevorderden
Duur
60 minuten
90 minuten
120 minuten
De les wordt gegeven in
Frans
Engels
Arabisch
Beschikbaarheid typische week
(GMT -04:00)
New York
Bij de student thuis
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Thu
Fri
Sat
Sun
00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
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