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Pour les entreprises, les administrations et les organisations, le métier d'analyste de données est un véritable atout.

L’utilisation de produits chimiques comporte un grand nombre de risques pour ceux qui les manipulent, d’où l’importance de savoir prévenir le danger en entreprise.

L’industrie chimique implique la manipulation d’un certain nombre de matières dangereuses qu’il est primordial de savoir identifier et traiter pour éviter tout risque grave.

L’arbre des causes est une méthode consistant à retracer étape par étape les faits ayant conduit à un accident ou une défaillance technique en entreprise, pour identifier son origine et (…)

La sécurité est un élément incontournable de la vie en entreprise.

Les normes de prévention impliquent non seulement de couvrir tous les salariés, mais également les personnes extérieures présentes dans l’entreprise.

En tant que chef d'entreprise ou responsable de service, il est indispensable de comprendre tous les aspects financiers liés à votre entreprise et dans connaitre les méthodes.

Les accords de Bâle ont été créés par le G10 pour encadrer le système bancaire et financier.

Le domaine de la finance est complexe et il est nécessaire de maîtriser toutes les bases du fonctionnement des marchés financiers

L’analyse financière est un processus qui consiste à évaluer la santé financière, les performances et la viabilité d’une entreprise ou d’une opportunité d’investissement.

La construction de data lakes sur AWS offre une approche moderne pour l'ingestion, le stockage, la transformation et l'analyse de données structurées et non structurées.

L'analyse de données sur AWS offre une approche moderne pour la collecte, l'ingestion, le catalogage, le stockage et le traitement des données.

Le Data Warehousing sur AWS s'articule principalement autour d'Amazon Redshift, un service d'entrepôt de données cloud rapide et évolutif.

Amazon EMR (Elastic Map Reduce) simplifie l'exécution de frameworks Big Data comme Spark et Hadoop pour l'analyse de

L'adoption de l'Intelligence Artificielle (IA) et l'exploitation du potentiel des données massives représentent des leviers majeurs de transformation pour les organisations.