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Il s’agit d’une formation-action, une formation en présentiel (en salle) qui, au-delà des apports théoriques et méthodologiques vise l’élaboration d’outils réutilisables en (…)

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

La gestion d'un parc de matériel englobe toutes les activités liées à la supervision, la maintenance, l'entretien et l'optimisation d'un inventaire de biens matériels.

En matière de ressources humaines, les réseaux sociaux sont un véritable levier, surtout pour la communication de la marque employeur, la publication d'offres d'emploi, la recherch

La pratique est le seul moyen de savoir ce que l'on fait. Cette règle n'échappe pas à l'entretien de recrutement qui est une étape clé, aussi bien pour le candidat que pour le recruteur. (…)

Dans un monde où les décisions se doivent d'être rapides et précises, vos décisions méritent mieux que des tableaux Excel statiques.

La Data Science est devenue un pilier fondamental de l'innovation et de la prise de décision stratégique dans tous les secteurs.

Constituant un levier de performance, le choix des méthodologies et des outils utilisés pour la maintenance industrielle est aujourd'hui indispensable au bon fonctionnement des activités (…)

Amazon SageMaker Studio aide les scientifiques des données à préparer, construire, entraîner, déployer et surveiller des modèles de Machine Learning (M

AWS propose un écosystème complet de services pour l'IA et le Machine Learning (ML).

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.