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Cours de base de données à Manouba

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1 professeur particulier de base de données à Manouba

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1 professeur particulier de base de données à Manouba

Professeur fiable: En tant que data scientist avec une expertise approfondie en intelligence artificielle, machine learning, deep learning, time series et data mining, je mets à votre disposition mes compétences en tant que data engineer spécialisé dans la Business Intelligence au sein d'une grande entreprise. Je vous propose une formation complète couvrant l'ensemble du pipeline de la Business Intelligence, depuis la collecte des données jusqu'à la visualisation. Au cours de ces sessions, vous apprendrez : • La conception et le design de data warehouses adaptés à vos besoins spécifiques. • Les modèles de données tels que le star schema et le snowflake pour optimiser votre structure de données. • L'utilisation pratique de SQL Server ainsi que d'autres bases de données SQL pour gérer efficacement vos données. • Les techniques avancées d'Extraction, Transformation et Chargement (ETL) avec SSIS pour automatiser les processus. • La création de rapports interactifs et de tableaux de bord percutants avec Power BI et DAX ou IBM Cognos. D'exposés approfondis, basés sur une solide expérience pratique et des connaissances théoriques actualisées, couvrant tous les aspects du pipeline de la Business Intelligence. D'exemples concrets et pertinents, tirés de cas d'utilisation réels, pour illustrer les concepts théoriques et faciliter leur compréhension. N'hésitez pas à me contacter pour discuter de vos besoins spécifiques et pour planifier des sessions de formation adaptées à votre emploi du temps et à vos objectifs . Avec cette formation, vous serez prêt à tirer pleinement parti de vos données et à prendre des décisions stratégiques éclairées.
Informatique · Base de données · Microsoft sql server
Python · Base de données
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
Professeur fiable: Bienvenue dans les bases de la Data Science avec Python appliquées à des cas réels ! Dans ce cours, nous couvrirons les concepts et techniques fondamentaux de la science des données en utilisant le langage de programmation Python. Le cours commencera par un aperçu des concepts clés de la science des données, y compris les types de données, les structures de données et l'analyse statistique. Nous aborderons ensuite les bases de la programmation Python, y compris les variables, les types de données, les boucles, les fonctions et les classes. Une fois que nous aurons couvert les bases de la programmation Python, nous plongerons dans le monde de l'analyse et de la manipulation de données avec la bibliothèque Pandas. Vous apprendrez comment importer, nettoyer et transformer des données à l'aide de Pandas et comment effectuer une analyse statistique de base sur les données. Ensuite, nous explorerons la visualisation de données avec les bibliothèques Matplotlib et Seaborn. Vous apprendrez à créer différents types de tracés et de graphiques pour visualiser les données et en tirer des enseignements. Dans la seconde moitié du cours, nous appliquerons ce que nous avons appris à des problèmes réels de science des données. Vous travaillerez sur des projets qui impliquent le nettoyage et l'analyse d'ensembles de données réels, tels que des données de recensement, des données financières ou des données climatiques. Tout au long du cours, vous aurez accès à une variété de ressources, y compris des conférences, des lectures, des exercices et des quiz. Vous aurez également la possibilité de collaborer avec d'autres étudiants et de recevoir des commentaires de vos instructeurs. À la fin de ce cours, vous aurez une solide compréhension des bases de la science des données avec Python et comment l'appliquer à des problèmes du monde réel. Vous pourrez utiliser Python pour effectuer des analyses de données, créer des visualisations et tirer des enseignements des données.
Python · Base de données · Informatique
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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