Recherche

L’environnement IBMi (AS/400) évolue vers une plus grande ouverture et modernisation, notamment grâce à l’intégration complète du langage SQL comme outil d’administration du système (…)

Le langage de contrôle (CLP) est le socle des scripts et des automatisations sur IBM i.

L’environnement IBM i (anciennement AS/400) reste au cœur de nombreuses infrastructures critiques dans les secteurs bancaires, industriels, publics ou logistiques.

La place prépondérante désormais occupée par SQL dans l'IBM i, oblige à une nouvelle approche des performances d'accès à la base de données.

Cette formation aidera les stagiaires à exploiter une base PostGreSQL en approfondissant en détail les notions avancées de l'administration d'une base de données.

Le logiciel PostgreSQL offre un système de gestion de bases de données relationnelles et objets (SGBDRO).

Votre IBMi est-il bien optimisé ?

Introduction à l'analyse statistique en utilisant IBM SPSS Statistics fournit une introduction orientée application qui met l'accent sur le composant statistique d'IBM ® SPSS ® (…)

Cette  formation d’IBM SPSS Statistics se focalise sur l'utilisation de nombreuses techniques de transformation qui permet de modifier les valeurs des données, la manipulation des (…)

Malgré son omniprésence au sein des entreprises, le domaine de l'impression est, malgré les apparences, un sujet méconnu et complexe, qui pose au quotidien de nombreux problèmes (…)

Comme Oracle, PostGreSQL est un système de gestion de bases de données relationnelles-objet, à la différence qu'il est un logiciel libre.

Cette formation renforcera les compétences et les connaissances des stagiaires à comprendre les mécanismes de réplication et de haute disponibilité de PostGreSQL.

 Cette formation généraliste vous donnera un aperçu global des fonctionnalités  de l'IBM i et de l'i5/OS.

Introduction à IBM SPSS Statistics guide les participants dans les bases de l'utilisation d’IBM SPSS Statistiques pour le processus d'analyse de données typique.

Ce cours explique comment développer des modèles prédictifs à partir de données catégorielles ou continues en utilisant des techniques telles que les réseaux de neurones, les arbres de (…)