Cloud Computing avec AWS, Azure, ou GCP Durée : Niveau Prérequis Description Formation complète pour comprendre et utiliser les services Cloud d’AWS, Azure, et GCP. Les participants acquerront des compétences pour configurer des solutions, déployer des applications et optimiser l’utilisation des ressources cloud. Objectif À l’issue de la formation, les participants pourront : Comprendre les principes du cloud computing. Utiliser les services fondamentaux d’AWS, Azure, ou GCP. Configurer des architectures cloud sécurisées et optimisées. Public Formation pour : Développeurs, administrateurs système. Toute personne souhaitant se spécialiser dans le cloud computing. Programme détaillé de la formation Introduction au Cloud Computing Concepts clés du cloud computing : IaaS, PaaS, SaaS et modèles de déploiement (public, privé, hybride). Avantages, défis, et cas d’usage du cloud dans différents secteurs. Comparaison des principales plateformes de cloud public : AWS, Azure, et Google Cloud Platform (GCP).   Services Essentiels des Plateformes Cloud (AWS, Azure, GCP) AWS : Introduction à EC2, S3, RDS, Lambda, et autres services fondamentaux. Azure : Présentation d’Azure Virtual Machines, Azure Blob Storage, et App Services. GCP : Découverte de Compute Engine, Cloud Storage, BigQuery, et autres. Gestion des ressources et exploration des consoles de gestion de chaque plateforme.   Sécurité, Conformité et Gestion des Ressources Introduction aux pratiques de sécurité dans le cloud : IAM (Identity and Access Management), contrôle d’accès, et encryption des données. Outils et services de conformité et de surveillance : CloudTrail (AWS), Azure Monitor, et Stackdriver (GCP). Gestion des ressources et optimisation des coûts sur chaque plateforme. Déploiement et Gestion d’Applications dans le Cloud Déploiement d’applications cloud : conteneurs (Docker), orchestration (Kubernetes), et serverless computing. Introduction à l’automatisation et aux infrastructures en tant que code (IaC) avec Terraform et/ou les outils natifs (CloudFormation pour AWS, ARM Templates pour Azure). Étapes de déploiement et de maintenance d’une application cloud dans un environnement de production.   Études de Cas et Applications Pratiques Mise en place et gestion d’une architecture multi-cloud (AWS, Azure, GCP) pour une application de bout en bout. Exercices pratiques sur les déploiements et les configurations spécifiques pour maximiser la disponibilité et la résilience. Méthodes Pédagogiques Démonstrations pratiques. Cas d’usages. Évaluation des acquis QCM et exercices pratiques en fin de module. Sessions à venir — — — Coût de la formation : 2 500 Euros Je m’inscris Veuillez confirmer votre choix de formation ? * —Please choose an option—Analyse de Données et VisualisationBases de Données Relationnelles (MySQL/PostgreSQL)Design sprintDéveloppement Back-End avec PythonDéveloppement Back-End avec Spring Boot (Java)Introduction à la Gestion de ProjetIntroduction aux méthodes agilesIntroduction DevOpsMaîtrisez les fondamentaux de KanbanProject Management Professional (PMP) Prénom * Nom * Email * Téléverser votre CV (PDF, DOC, DOCX) * Numéro de téléphone * Pays de résidence * Message * Êtes-vous en situation de handicap ? * —Please choose an option—OuiNon * Ce champ est requis. Besoin d’aide ? Nos équipes sont là pour vous répondre. Nous répondrons à vos questions le plus vite possible  Prendre contact

Analyse de Données et Visualisation Durée : Niveau Prérequis Description Cette formation permet aux participants d’acquérir les compétences nécessaires pour analyser et visualiser des données de manière efficace, en intégrant des techniques avancées de machine learning et l’utilisation des langages Python et R. Les participants apprendront à manipuler, visualiser et interpréter des jeux de données complexes pour en extraire des insights précieux. Objectif À l’issue de cette formation, les participants seront capables de : Maîtriser les outils et techniques d’analyse de données avec Python et R. Appliquer des techniques de machine learning pour prédire et modéliser des données. Créer des visualisations percutantes pour communiquer des résultats d’analyse. Comprendre les bonnes pratiques de l’analyse de données et du machine learning.   Public Cette formation s’adresse à : Data analysts Data scientists Responsables de la prise de décision Toute personne souhaitant améliorer ses compétences en analyse de données. Programme détaillé de la formation Introduction à l’Analyse de Données Concepts fondamentaux de l’analyse de données. Importance de la qualité des données et prétraitement. Manipulation de Données avec Python/R Utilisation de bibliothèques telles que Pandas et NumPy pour le traitement de données en Python. Introduction à R pour l’analyse de données et la visualisation. Techniques de Visualisation de Données Utilisation de Matplotlib et Seaborn pour créer des visualisations efficaces en Python. Présentation des outils de visualisation en R (ggplot2). Meilleures pratiques pour communiquer des résultats par le biais de graphiques et tableaux. Introduction au Machine Learning Concepts de base du machine learning et son application dans l’analyse de données. Types de machine learning : supervisé vs non supervisé. Techniques de Machine Learning avec Python/R Mise en œuvre de modèles de machine learning simples avec scikit-learn (Python) et caret (R). Analyse de régression, classification et clustering. Évaluation des performances des modèles et techniques d’optimisation. Études de Cas et Applications Pratiques Application des techniques apprises sur des jeux de données réels. Réalisation de projets pratiques pour consolider les compétences en analyse et visualisation de données. Ateliers Pratiques Sessions de travail en groupe pour appliquer les concepts d’analyse de données et machine learning. Présentation des résultats et feedback collaboratif. Méthodes Pédagogiques La formation combine des exposés théoriques, des études de cas pratiques, des travaux en groupe et des exercices individuels pour favoriser l’apprentissage actif. Évaluation des acquis L’évaluation sera basée sur des exercices pratiques, des études de cas présentées par les participants et des quiz pour mesurer la compréhension des concepts abordés. Sessions à venir — — — Coût de la formation : 1 500 Euros Je m’inscris Veuillez confirmer votre choix de formation ? * —Please choose an option—Analyse de Données et VisualisationBases de Données Relationnelles (MySQL/PostgreSQL)Design sprintDéveloppement Back-End avec PythonDéveloppement Back-End avec Spring Boot (Java)Introduction à la Gestion de ProjetIntroduction aux méthodes agilesIntroduction DevOpsMaîtrisez les fondamentaux de KanbanProject Management Professional (PMP) Prénom * Nom * Email * Téléverser votre CV (PDF, DOC, DOCX) * Numéro de téléphone * Pays de résidence * Message * Êtes-vous en situation de handicap ? * —Please choose an option—OuiNon * Ce champ est requis. Besoin d’aide ? Nos équipes sont là pour vous répondre. Nous répondrons à vos questions le plus vite possible  Prendre contact

Bases de données relationnelles et NoSQL Durée : Niveau Prérequis Description Cette formation fournit une base solide en gestion de bases de données relationnelles, avec une introduction aux bases de données NoSQL, adaptées aux besoins modernes de gestion des données. Les participants apprendront à manipuler des bases de données relationnelles (MySQL, PostgreSQL) et exploreront les concepts et technologies NoSQL (MongoDB, Cassandra) pour des applications nécessitant flexibilité et scalabilité. Objectif À l’issue de cette formation, les participants seront capables de : Comprendre les concepts fondamentaux des bases de données relationnelles et NoSQL. Concevoir et administrer des bases de données relationnelles (MySQL, PostgreSQL). Utiliser des bases de données NoSQL pour gérer de grandes quantités de données non structurées. Identifier les cas d’usage appropriés pour les bases de données relationnelles et NoSQL. Public Cette formation s’adresse à : Développeurs souhaitant élargir leurs compétences en bases de données. Administrateurs de bases de données (DBA) souhaitant découvrir les technologies NoSQL. Toute personne souhaitant comprendre l’évolution des technologies de bases de données. Programme détaillé de la formation Programme détaillé de la formation : Concepts de base des bases de données relationnelles : tables, relations, clés. Principes de normalisation et optimisation des schémas. Requêtes SQL de base : SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE. Présentation de MySQL et PostgreSQL.   Introduction aux Bases de Données NoSQL Concepts et types de bases de données NoSQL (clé-valeur, document, colonne, graphe). Différences entre bases de données relationnelles et NoSQL. Présentation des cas d’usage pour NoSQL dans les applications modernes.   Choisir entre Bases de Données Relationnelles et NoSQL Facteurs à considérer pour le choix des technologies de bases de données. Comparaison des performances, de l’évolutivité et des cas d’usage. Études de cas et retour d’expérience sur des architectures hybrides. Administration des Bases de Données Relationnelles Conception de bases de données et gestion des tables. Sécurité des bases de données : gestion des accès et permissions. Sauvegarde et restauration des bases de données. Optimisation des performances pour MySQL et PostgreSQL.   Prise en Main de MongoDB et Cassandra Modélisation de données et structure de documents dans MongoDB. Utilisation de MongoDB pour le stockage de données non structurées. Introduction à Cassandra pour les données en colonnes, et gestion des clusters. Requêtes de base et manipulation de données dans MongoDB et Cassandra.   Ateliers Pratiques et Études de Cas Création d’une base de données relationnelle et requêtes SQL. Création d’une base de données NoSQL avec MongoDB pour un projet pratique. Analyse de scénarios pour choisir entre base de données relationnelle et NoSQL. Méthodes Pédagogiques La formation se base sur des simulations interactives, des exercices pratiques et des études de cas permettant aux participants de s’approprier les concepts et de les appliquer de manière concrète dans leur organisation. Évaluation des acquis Évaluation au travers de projets de groupe, exercices pratiques, et quiz en fin de formation pour valider la compréhension des concepts et la capacité à les appliquer dans des situations complexes. Sessions à venir — — — Coût de la formation : 1 700 Euros Je m’inscris Veuillez confirmer votre choix de formation ? * —Please choose an option—Analyse de Données et VisualisationBases de Données Relationnelles (MySQL/PostgreSQL)Design sprintDéveloppement Back-End avec PythonDéveloppement Back-End avec Spring Boot (Java)Introduction à la Gestion de ProjetIntroduction aux méthodes agilesIntroduction DevOpsMaîtrisez les fondamentaux de KanbanProject Management Professional (PMP) Prénom * Nom * Email * Téléverser votre CV (PDF, DOC, DOCX) * Numéro de téléphone * Pays de résidence * Message * Êtes-vous en situation de handicap ? * —Please choose an option—OuiNon * Ce champ est requis. Besoin d’aide ? Nos équipes sont là pour vous répondre. Nous répondrons à vos questions le plus vite possible  Prendre contact