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Edouard Ngor - Sénégal117 CNY
117 CNYApprendre 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, Tunisie139 CNY
139 CNYCours 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
Olesia - Paris, France220 CNY
220 CNYFormation 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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