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Planning des formations Big Data, NoSQL à PARIS

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Type de cours : CP = Cours Pratique, CS = Cours de synthèse, SE = Séminaire

Formations   Année 2020 Année 2021
  réf durée type lieu févr. mars avr. mai juin juil. août sept. oct. nov. déc. janv.
Cycle certifiant Data Scientist KDP 15 CC PARIS 5-19 2-16 3-17 30-14
Big Data, état de l'art BGA 2 SE PARIS 16-17 20-21 25-26 22-23 14-15 12-13 16-17 21-22
Big Data, synthèse technique BAG 2 CS PARIS 16-17 25-26 20-21 7-8 19-20
Bases de données NoSQL, enjeux et solutions NSQ 2 SE PARIS 26-27 11-12 24-25 26-27
Big Data, méthodes et solutions pratiques pour l'analyse des données BID 5 CP PARIS 2-6 16-20 6-10 20-24 11-15 25-29 15-19 22-26 6-10 17-21 7-11 5-9 2-6 7-11
Big Data Foundation, certification BDT 3 CP PARIS 16-18 11-13 6-8 14-16 16-18
Traitement de données Big Data en temps réel avec Spark et Storm DSS 3 CP PARIS 11-13 20-22 14-16 23-25
Hadoop, installation et administration HOD 4 CP PARIS 10-13 9-12 15-18 8-11
MongoDB, mise en œuvre et administration MGO 3 CP PARIS 11-13 20-22 21-23 30-2
NEO4J, mise en œuvre et administration NVM 2 CP PARIS 26-27 11-12 24-25 26-27
Apache Cassandra, administration et exploitation SSA 3 CP PARIS 23-25 4-6 20-22 28-30 2-4
Talend Open Studio for Big Data, exploiter ses données massives TAD 2 CP PARIS 23-24 14-15 16-17 17-18 19-20
Elasticsearch, administration et exploitation ELA 3 CP PARIS 23-25 15-17 11-13 6-8 28-30 16-18
Data Clustering, organiser les données du Big Data DAU 2 CP PARIS 16-17 19-20
Hadoop, développer des applications pour le Big Data APH 4 CP PARIS 23-26 6-9 8-11
MongoDB, prise en main et développement MNO 3 CP PARIS 9-11 22-24 28-30 30-2
Flink, développer des applications pour le Big Data FKB 3 CP PARIS 22-24 21-23 14-16
Apache Storm, développer des applications pour le Big Data ASB 3 CP PARIS 6-8 23-25
Spark, développer des applications pour le Big Data SPK 3 CP PARIS 23-25 25-27 20-22 21-23 23-25
NEO4J, prise en main et développement NLP 2 CP PARIS 11-12 24-25 26-27
Développer des applications de DataVisualisation DTV 4 CP PARIS 14-17 12-15 21-24 8-11 17-20
Statistiques descriptives, introduction UES 2 CP PARIS 5-6 4-5 3-4 10-11
Environnement R, manipulations et statistiques élémentaires MDR 2 CP PARIS 2-3 15-16
Environnement R, traitement de données et analyse statistique TDA 2 CP PARIS 5-6 16-17 4-5 29-30 3-4 30-1
Big Data Analytics avec Python BDA 4 CP PARIS 17-20 14-17 12-15 16-19 21-24 25-28 22-25 20-23 17-20 15-18
Big Data Analytics avec R DTA 4 CP PARIS 24-27 23-26 1-4 3-6
Elasticsearch, Logstash et Kibana : indexation, recherche et visualisation de données ELK 2 CP PARIS 16-17 14-15 6-7 7-8 16-17
Développer des applications de DataVisualisation DTV 4 CP PARIS 14-17 12-15 21-24 8-11 17-20
Power BI, concevoir des tableaux de bord PBI 3 CP PARIS 2-4 16-18 6-8 15-17 20-22 4-6 18-20 2-4 15-17 6-8 20-22 17-19 7-9 21-23 5-7 19-21 2-4 16-18 7-9 21-23
Qlik Sense Designer IKS 2 CP PARIS 6-7 6-7 7-8 10-11
Tableau Desktop, exploiter visuellement ses données TBL 2 CP PARIS 5-6 4-5 3-4 30-1


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