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17
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40
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Boostez votre carrière ou augmentez votre employabilité en devenant Data Analyst Python Spark. Cursus ouvert aux : professionnels, auto-entrepreneurs, salariés, demandeurs d'emploi, particuliers.
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Le secteur de la data, en manque de talents, recrute. En tant que Data analyst, vous serez chargé de valoriser les données d'une entreprise pour en éclairer les décisions et créer de la valeur. Du reccueil de données à la modélisation statistique et la prédiction, en passant par l'analyse des données, vous serez amené à travailler avec les différents services de l'entreprise : marketing, production, directions opérationnelles, etc.
Exigeant, ce métier s'inscrit dans un contexte très technique. Etudier les outils et techniques du big data, de l'analyse de données, des bases de données ou de prédiction statistique requiert beaucoup de travail et d'aptitudes. Les qualités demandées sont : concision et rigueur, esprit d'analyse, sens de la logique, rapidité d'exécution, capacité forte d'anticiper.
L'objectif de cette formation est d'acquérir les compétences pour accompagner les entreprises dans leur transformation digitale autour de la data. Vous allez notamment apprendre à :
+ mettre un problème en algorithme,
+ extraire des données de sources variées,
+ ingérer, extraire et nettoyer des données,
+ traitement numérique des données,
+ analyser des données en Python,
+ traiter des données massives (big data),
+ traiter des données en streaming,
+ créer des modèles de machine learning,
+ visualiser les données,
+ rechercher des données,
+ traiter des données texte.
Vous allez suivre votre cursus intensif en Distanciel sous forme de Live Training+. Tous vos cours sont tutorés par des professionnels IT.
Sessions à Distance en Live Training+
Accès au Replay des sessions
Certification Python 3
Support et tutorat
Coaching carrière (à demander)
Algorithmique en PythonDans ce module, vous allez apprendre à écrire des algorithmes en pseudo code et à les traduire en code Python : structures de base, choix et boucles, tableaux, fonctions et procédures, algorithmique orienté objet. Vous aurez aussi une première approche de la programmation Python. Pré-requis : aucun..
Introduction au Big Data et à l'IADans ce module, vous allez identifier les enjeux et facteurs clés pour réussir l'intégration du Big Data dans un SI, évaluer et sélectionner les outils appropriés pour le Big Data, et appréhender les principes et domaines d'application de l'Intelligence Artificielle : Machine Learning, Deep Learning. Pré-requis : aucun..
Langage SQL avec PostGreSQLDans cette e-formation, vous allez apprendre à manipuler une base de données avec le langage SQL : créer et altérer des objets, mettre à jour (insert, delete, update), sélectionner des données, exécuter des transactions. Cette compétence est nécessaire pour l'analyse des données. Pré-requis : savoir utiliser un ordinateur, notions de Excel..
Pratique de Python et gestion des donnéesCe module donne une initiation complète et pratique à la programmation en langage Python. Vous allez apprendre à coder en Python : syntaxe, fonctions, chaînes, fichiers et modules, programmation orientée objet, interaction avec une base de données, persistance et gestion de données, principes et outils ETL pour Python.Pré-requis : Algorithmique.
Scraping Python : extraire et gérer des donnéesCette e-formation vous apporte les compétences nécessaires pour mener à bien des tâches de scraping web et d'ingestion de données : rappels de HTML et CSS, architecture d’un site Web, scraping de données Beautiful Soup et Selenium, ETL Python et ingestion de données pour alimenter un Data Lake.Pré-requis : HTML5, CSS, Python.
Analyse de données avec PythonCette e-formation vous apporte les compétences nécéssaires pour mener à bien des analyses de données variées : créer et manipuler des tableaux avec Numpy, explorer et transformer des données avec Pandas, visualisation de données avec Matpotlib, Pandas plot et Seaborn. Pré-requis : Python.
Data visualisation en Pythonette formation vous apporte les compétences nécéssaires et des bonnes pratiques pour mener à bien des visualisations de données variées: de données variées : visualisation avec Matpotlib et Seaborn, produire des graphiques interactifs et les intégrer dans une page Web avec Bokeh. Pré-requis : Python.
Apache Spark : analyse de donnéesCette e-formation vous apporte les compétences nécéssaires pour mener à bien des analyses de données en tirant parti de l'écosystème Spark : bases de Spark et Hadoop, dataframes et des schémas, transformer et aggéger les données avec RDD, applications Spark, traitement distribué et persistance, introduction à Spark Structured Streaming. Spark et Python (PySpark) sont utilisés dans ce cours. Pré-requis : Python.
Ingestion de données avec NiFiL'objectif de cette formation est d'apprendre à utiliser Apache NiFi pour créer des flux de données personnalisés, des concepts à la mise en oeuvre en entreprise : introduction, différence entre données froides et données chaudes, outils et technologies Big Data, installation et architecture, approches de développement, outils de développement d'applications et état d'esprit, ETL : Extraction, transformation et chargement. Pré-requis : BD, SQL, Python.
Les bases de données NoSQLL'objectif de cette formation est de présenter les différents types de bases NoSQL, leurs architectures, leurs utilisations et les produits du marché : caractéristiques, principaux acteurs, mise en œuvre, introduction au Big Data, découverte de Cassandra , MongoDB, HBASE. Pré-requis : Bases de données.
Prise en main de Elasticsearch'objectif de cette formation est d'apprendre à mettre en œuvre une solution de recherche performante de données volumineuses avec ElasticSearch : Elasticsearch et Big Data, enjeux et cas d'utilisation d'un moteur de recherche, indexation de données, exécuter des requêtes simples et complexes, manipuler les agrégations. Pré-requis : BD.
Datascience et Spark MLL'objectif de cette formation est de comprendre les utilisations de la datascience et l'intelligence articficielle, et de mettre en oeuvre concrètement le Machine Learning : applications de la Datascience, cycles d'un' projet, algorithmes de ML, modélisation et mise en oeuvre avec Spark ML. Pré-requis : Python..
Technologies de Text MiningDans cette formation, vous allez comprendre comment fonctionne le text mining, vous repérer dans le périmètre technologique et mettre en œuvre ces technologies via des outils adaptés et des cas pratiques rencontrés en entreprise.Pré-requis : Python..
Pratique de Power BIL'objectif de cette formation est de mettre en oeuvre concrètement la Business Intelligence avec l'outil Power BI : connexion aux sources de données, transformation et nettoyage de données, modèles de données, indicateurs et rapports, langage DAX et visualisations. Pré-requis : Excel, programmation.
Certification Python TOSAL'objectif de cette formation est de se préparer à passer une certification TOSA en Python3: détails du référenciel, conseils pratiques pour le jour J, rappels de Python, exercices travaux pratiques et Quiz Python. Pré-requis : connaissance de Python.
Cette certification porte sur Python 3 et mesure et certifie les compétences du stagiaire. Elle est passée en conditions d'examen dans un centre agréé ou à distance.
On ne présente plus le langage Python 3. En quelques années il est devenu le langage le plus populaire et aux usages multiples dans l'industrie : Big data, Datascience, Machine Learning, Scraping Web, Intelligence articifielle, Développement Web, Mathématiques et analyse numérique, Simulations, Jeux, etc.
La certification Python 3 vous permettra de valoriser vos compétences dans un contexte de forte demande de profils qualifiés et opérationnels.
La qualité est excellente, l'enseignant crée un espace de confiance et rend la formation très agréable. J'ai adoré, le professeur et son cours sont très complets. La formation a été facile à comprendre et très dynamique. Le formateur est un excellent professeur.
J. Ruiz
The Moneytizer, Mexico
La formation avec vous était géniale. C'est super intéressant et très formateur. Actuellement je suis chez Micropole, en tant que Cloud & Big Data Engineer. Merci.
A. Chuttoo
Micropole, France
Ces 4 jours ont été enrichissants. Suite à la formation HTML puis CSS, celle de Javascript m'a apporté encore plus de connaissances et de compétences sur le sujet.
J. Salgueiro
The Moneytizer, Brazil
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Le cursus commence le 06 Janvier 2025.
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La session en Live Training+ est diffusée en streaming ( = en flux continu), avec des présentations Live et des interactions par chat, audio, vidéo, partage d'écran, sondages, etc. Même si votre connexion internet est faible, la diffusion s'adapte.
Le LMS ou Learning management System est l'outil qui regroupe tous les modules du cursus. Après votre inscription définitive, vous y accéderez 24h/24 via un identifiant et un mot de passe, et y retrouverez tous les contenus interactifs ainsi que le planning des sessions en LIVE Training+.
Si vous habitez à Paris ou en région parisienne, vous pouvez, à partir de avril 2025, suivre tout votre cursus certifiant en présentiel, en profitant de l'« Espace Reconvert » dédié au PRESENTIEL :
Combien de temps dure la formation ? Où se déroulera la formation ? Je n'ai jamais codé. Puis-je m'inscrire tout de même ? Peut-on s'inscrire à tout moment? Je suis salarié, puis-je suivre cette formation ? Dois-je être fort en maths pour suivre cette formation ? Je n'ai pas de carte bancaire, comment payer ? De quelle connexion Internet dois-je disposer ? Aurai-je un replay si j'ai raté un direct ? Quelle est la différence entre Live Training+ et e-Learning ? Aurai-je un diplôme après la formation ?
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