Produit ajouté au panier avec succès Il y a 0 produits dans votre panier. Il y a 1 produit dans votre panier. Total produits TTC Frais de port TTC Livraison gratuite! Total TTC A la recherche d'un petit objet vous rappelant la plage et l'océan? Craquez pour le porte clés coquillages naturels pour regrouper vos clés ou accrocher en bijou de sac. Plus de détails En savoir plus Matière: métal et coquillage. Porte clés coquillage saint. Dimensions: hauteur totale: +/- 12 cm. Modèle aléatoire.
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Porte Clés Coquillage Saint
Livraison dans un délai de 2 à 8 jours ouvrés. Vous souhaitez orner un meuble ou une poignée de porte? Rien de tel que le modèle KUTE. Porte clés coquillage dans. C'est un sublime porte clés réalisé à la main par des artisans balinais, dont le savoir-faire n'est plus à discuter. Egalement, il y a deux perles de bois au niveau de l'accroche qui apportent un côté encore plus authentique et naturel. Ce porte clés fera son effet! INFORMATIONS COMPLÉMENTAIRES
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Porte Clés Coquillage France
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CA $14. Objets artisanaux en coquillages, colliers, embrases, porte-clés.... 66
Forme Coquillage
Matière
Couleur Métal
Couleur
Usage
Caractéristique
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Porte Clés Coquillage De Mer
PORTE-CLÉS BRELOQUES COQUILLAGE PERLES ET POMPONS
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PORTE CLES BRELOQUES COQUILLAGE PERLES ET POMPONS
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SLG1156710
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Sku: SLG1156710
Compatibilité smartphone: iPhone® 6
Matière: Enamel/Leather/Zinc Alloy/Enamel/Leather Trim Trim
Matière intérieure: 100% polyester
Détails intérieurs: 1 poche plaquée
Dimensions: L 7, 6 cm x H 5, 1 cm
Ligne: Porte-clés
Description poignée: 1 dragonne
Collection: SHELL KEYFOB
Couleur primaire: Doré
Finitions métalliques: Doré poli
Détails extérieurs: 1 poche plaquée
Fermoir: Connecteur rabattable
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Les fondamentaux de la révolution Big Data et Data Science
3. 15 (41 notes) / 109 participants inscrits Créé par Collège de Paris
Dernière mise à jour: 2021-05-23
Description
La révolution des données est en marche. Pour bénéficier de toutes les opportunités du Big Data, plongez dans l'écosystème des Data Science! Ce cours présente tous les éléments fondamentaux à la fois techniques et économiques. Il vous permet d'acquérir des bases solides et d'appréhender le champ des possibles de la révolution Big Data dans tous les domaines. in
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Collège de Paris
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Le Collège de Paris regroupe des établissements d'enseignement supérieur français qui interviennent dans des domaines d'excellence française. Nous diffusons nos cours sur Udemy pour vous permettre d'acquérir en ligne des compétences professionnelles et des certifications reconnues par l'État. Les certificats délivrés à l'issue de vos cours suivis sur Udemy vous permettront de préparer partiellement des titres inscrits au Répertoire National des Certifications Professionnelles (RNCP) reconnus par l'État.
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L'accroissement démesuré des volumes de données ont en effet mis en lumière une limitation technique de nos architectures classiques qui conduira à l'avènement du Big Data. Nous détaillerons ce point dans un billet suivant.
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Compétences visées À la fin de ce cours, vous serez capable de: Pourquoi les bas es de données relationnelles ne sont pas toujours adaptées aux systèmes de données massives qui sont déployées dans les contextes big data. Pourquoi le lan gage Python est un langage très utilisé dans le domaine du traitement des masses de données. Ce cours vous initie à la programmation avec ce langage, particulièrement en utilisant la bibliothèque Numpy. Quelles analyses statistiques nécessitent le traitement des données massives et la prédiction. Cette formation vous fournit les concepts élémentaires en statistiques tels que: les variables aléatoires, le calcul différentiel, les fonctions convexes, les problèmes d'optimisation, les modèles de régression. Ces bases sont appliquées sur un algorithme de classification le Perceptron. Description Le MOOC «Fondamentaux pour le big data» permet d'acquérir efficacement le niveau prérequis en informatique et en statistiques pour suivre des formations dans le domaine du big data et data science.
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Le Big Data est la collecte et l'analyse systématique de toute donnée porteuse d'informations sur une activité.
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Présentation de cas réels d'applications big data
Comment éviter les pièges liés à un projet big data
Exemples de déroulés de projets dans différents domaines
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Les outils Lors de cette formation des outils de m'écosystème big data seront utilisés notamment des outils cloud. Public: Analystes, Chargés d'études, Data scientist désirant avoir un état des lieux du domaine. Tout public intéressé par la compréhension des fondamentaux du big data et de la data science
Prérequis:
Avoir quelques connaissances en traitement de données
Besoin de conseils ou d'informations, contactez-nous au 01. 72. 25. 40. 82 Inscription Tarif inter-entreprises:
1000 euros par participant pour 2 jours
Réductions disponibles pour les financements personnels, les étudiants et en cas d'inscriptions multiples
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Tarif intra-entreprise (sur mesure, selon vos besoins): nous contacter pour évaluation
Demande de devis et d'informations Veuillez remplir le formulaire ci-dessous pour vous inscrire, obtenir un devis ou des détails sur la formation proposée.
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Le data lake et les formats de stockage (HDFS, in memory…), quelle solution choisir? Les outils pour le stockage et la manipulation des données:
Le cloud ou on premise? Les bases de données NoSQL
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Les bases de données basées sur des graphes: neo4j
Hadoop et son environnement
Hive, Pig, MapReduce
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Les autres solutions pour les données sur le cloud:
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Un modèle complexe qui nécessite le plus souvent une expertise pour construire les requêtes et qui va à l'encontre de l'autonomie souhaitée par les métiers pour interroger les données. La difficulté ou l'impossibilité de prendre en compte dans les bases opérationnelles les évolutions de structure (catalogue produits, réseau commercial, etc. ) ou l'augmentation de la profondeur d'historique, ce qui constitue pourtant une demande forte des utilisateurs pour suivre et analyser les impacts de certains changements. Les travaux de Bill Inmon sur l'entrepôt de données et ceux de Ralph Kimball sur la modélisation constituent les fondations du décisionnel que nous connaissons aujourd'hui. Les principales avancées portent principalement sur trois éléments:
Une architecture technique dédiée pour le décisionnel constituée d'une base de données pour le stockage, d'un outil de type ETL (Extraction Transformation Loading) pour alimenter la base à partir des systèmes sources et de différents outils pour restituer les informations aux utilisateurs (reporting, analyse, outil statistique, etc. ).