Des stéréotypes bien ancrés Bien évidemment, le sexisme prend sa source dans les stéréotypes qui ligotent femmes et hommes dans des habits d'emprunt. Certes, il ne faut pas confondre stéréotypes et catégorisation du monde. La catégorisation consiste à découper le monde en ensembles de personnes ou de choses de même nature, à partir de leurs caractéristiques. Elle sert à classer les informations que nous recevons et nous est indispensable pour simplifier et comprendre la réalité. En revanche, les stéréotypes sont des représentations simplifiées et parfois déformées de la réalité, des images figées, grossières et préconçues dans lesquelles certaines caractéristiques qui appartiennent à quelques-uns sont admises comme étant communes à tous les membres du groupe. Des femmes blondes peuvent être intelligentes et des boxeurs très doux! De plus, le masculin occupe une position privilégiée et asymétrique par rapport au féminin qui, lui, reste relatif et subordonné. C'est la " valence différentielle des sexes ", ainsi que le nomme Françoise Héritier.
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Voici quelques éléments qui vous permettront de différencier avec certitude l'un de l'autre:
Dans une démarche de séduction, les relations sont positives, réciproques et égalitaires. Les deux personnes sont à l'écoute de ce que leurs comportements et propos produisent chez l'autre. Le mot d'ordre est le respect. Le harcèlement sexuel et le sexisme s'appuient quant à eux sur un rapport de domination. Le harceleur nie les sentiments, les choix et le consentement de l'autre. Il impose ses désirs et ses comportements et amène malaise, humiliation et colère chez sa victime. Camy Puech
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Ces 2 actions doivent s'inscrire dans une politique d'amélioration de Qualité de vie au travail. Les managers, les chefs de service, les chefs d'équipe doivent être sensibilisés et formés à cette question. Ils doivent pouvoir identifier les agissements sexistes, les prévenir et l'entreprise doit leur fournir les outils pour réagir. Dans ce cadre, et parce que nous avons compris l'enjeu d'un tel problème, Ziggourat propose des formations complémentaires de Prévention des agissements sexistes et de Qualité de vie au travail. Les 3 éléments clé sur les discriminations sexistes au travail Retenons 3 éléments clé au sujet du sexisme au travail: Seules 3, 5% des entreprises de plus de 250 personnes ont mis en place les actions nécessaires pour rétablir l'égalité hommes-femmes au sein de leur structure. Des dispositifs nationaux existent pour lutter contre toute forme de discriminations sexistes. Les entreprises doivent s'engager dans la prévention des agissements sexistes. Elles doivent former leurs équipes encadrantes au cadre légale ainsi qu'aux techniques de prévention et de lutte.
À la fin de celle-ci, il y aura des séances de questions-réponses, de partages d'expériences et de bonnes pratiques. Élaborer une communication autour d'un article issu du règlement intérieur. Vous pourrez utiliser plusieurs supports comme le mail, le panneau d'affichage mural. Organiser un débat en interne. C'est une pratique permettant d'aborder le thème plus ouvertement. Il s'agit également d'un moyen permettant de connaitre les avis de chaque personne sur le sujet. 3/ Utiliser la formation innovante pour impacter les consciences
Une autre astuce est de recourir à une formation sexisme ordinaire au travail. C'est un exemple de méthode efficace pour prévenir les agissements sexistes en entreprise. Ce genre de pédagogie utilise des matériels technologiques, comme la réalité virtuelle par exemple. REVERTO, qui est un précurseur en la matière, propose à vos salariés d'enfiler des casques VR. Ils pourront visionner un film en 360°, ainsi qu'une expérience interactive: chaque personne se met dans la peau d'une victime de sexisme ordinaire sur le lieu de travail.
Le Big Data apparaît aujourd'hui comme une continuité logique et une évolution naturelle du décisionnel. Cet article se propose de faire un retour sur les fondamentaux de la Business Intelligence et ce qui a fait son succès. C'est le premier article d'une série de trois sur le thème « De la BI au Big Data ». Les principes de la Business Intelligence
Le décisionnel est basé sur un principe simple: la nécessité de construire une architecture dédiée avec une modélisation adaptée. En effet, l'utilisation directe des bases de production pour l'analyse de données pose trois problèmes principaux:
Une dégradation du fonctionnement des applications opérationnelles et de la qualité de service requise (SLA) du fait de la non prévisibilité du nombre et de la nature des requêtes
Des temps de réponses aux requêtes insatisfaisants du fait d'un modèle en troisième forme normale (3FN) non adapté à des requêtes d'évolution ou de tendances s'appuyant sur un nombre important de lignes dans les tables (plusieurs millions à plusieurs milliards).
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Le Big Data apparaît aujourd'hui comme une continuité logique et une évolution naturelle du décisionnel. Cet article se propose de faire un retour sur les fondamentaux de la Business Intelligence et ce qui a fait son succès. C'est le premier article d'une série de trois sur le thème "De la BI au Big Data", déjà publié sur le blog des Big Data
Les principes de la Business Intelligence
Le décisionnel est basé sur un principe simple: la nécessité de construire une architecture dédiée avec une modélisation adaptée. En effet, l'utilisation directe des bases de production pour l'analyse de données pose trois problèmes principaux:
Une dégradation du fonctionnement des applications opérationnelles et de la qualité de service requise (SLA) du fait de la non prévisibilité du nombre et de la nature des requêtes
Des temps de réponses aux requêtes insatisfaisants du fait d'un modèle en troisième forme normale (3FN) non adapté à des requêtes d'évolution ou de tendances s'appuyant sur un nombre important de lignes dans les tables (plusieurs millions à plusieurs milliards).
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Le MOOC vous initie à la programmation avec ce langage, particulièrement en utilisant la bibliothèque Numpy. La formation vous fournit les concepts élémentaires en statistiques nécessaire au traitement des données massives et la prédiction, tels que les variables aléatoires, le calcul différentiel, les fonctions convexes, les problèmes d'optimisation et les modèles de régression. Ces bases sont appliquées sur un algorithme de classification, le Perceptron. Programme
Programmation Python
Limites des bases de données relationnelles
Algèbre
Analyse
Probabilités
Statistiques
Classifieur Perceptron
Modalités pédagogiques
Formation en elearning comportant des vidéos, des ressources pédagogiques, des quiz en ligne et des études de cas. Public cible et prérequis
Ce MOOC s'adresse à un public ayant des bases en mathématiques et en algorithmique (niveau L2 validé) nécessitant un rafraichissement de ses connaissances pour suivre des formations en data science, IA et Big Data. Évaluation et certification
Chaque partie se termine par un quiz validant les acquis des différentes sessions vidéos.
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La révolution Data & IA
par ceux qui la font
La Data a changé les schémas de prise de décision et levé les barrières dans l'analyse des données. Elle apparaît aujourd'hui comme une continuité logique et une évolution naturelle de la révolution numérique, et contribue à la mise en place de nouveaux processus, habitudes et usages. L'écosystème technologique du Big Data est d'une grande richesse, il est en ébullition permanente. Nos experts décryptent pour vous les fondamentaux technologiques Data. Informations sur la gestion de vos données et vos droits
En envoyant vos données vous acceptez qu'elles soient ainsi recueillies et utilisées par Business & Decision aux fins de traitement de votre demande et d'envoi de toute communication de Business & Decision
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Jean-Guillaume Birot 07-05-2020
L'information est très générale mais utile. Cela balaie tout surement un peu trop vite pour un non informaticien. La formatrice semble suivre son script sans toutefois être à l'aise avec les notions qu'elle présente, surtout technique. Pas toujours très vivant comme façon de présenter (texte lu + slides). Les concepts techniques sont mal présentés. Un non informaticien n'y comprendra rien. La notion de Cluster et les noms comme Hadoop ou Spark apparaissent trop tôt dans le discours, alors qu'ils sont expliqués à la fin. Corriger les fautes sur les slides ("ATOUR DU BIG DATA".... le titre revient sur plusieurs slides). Ce cours a juste le mérite d'identifier les sujets à creuser. Il va générer plus de questions que de réponses mais en 32 mn, c'est pas mal d'en arriver là. Note: quand on prononce avec l'accent "anglais" autant avoir la bonne prononciation. SQL se prononce "Sequel" en anglais. JSON = Jay-zon. Hadoop = ha-doup. in
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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
MongoDB
Cassandra
Redis
Les bases de données basées sur des graphes: neo4j
Hadoop et son environnement
Hive, Pig, MapReduce
Ranger pour la sécurité
Kafka pour le traitement des flux de données
Spark pour le traitement de données et le data analytics
Les autres solutions pour les données sur le cloud:
Snowflake
Redshift...
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. ).