Stockage

MySQL

La base de données MySQL est utilisée pour de nombreuses applications web. Son succès est du à la facilité et rapidité de mise en oeuvre, et au grand nombre de langages permettant l'interrogation et la mise à jour des bases MySQL. La maîtrise des moyens d'administration , de sauvegarde, et d'optimisation des accès à la base est importante pour produire des applications fiables et répondant aux aspirations des utilisateurs en temps de réponse.

 

• MySQL prise en main et administration

 

PostGreSQL

La base de données PostGreSQL est utilisée sur de nombreux sites de productions. Elle est nativement transactionnelle, efficace pour de gros volumes de données et supporte le MVCC (le MVCC permet à plusieurs utilisateurs de lire et modifier les mêmes données simultanément sans compromettre l'intégrité des données.

 

 

Liens :

• MySQL
• PostGresQL

 

Nos promotions
30% de remise sur le tarif catalogue

BigData supervision:Grafana Kibana Graphite Prometheus	du 6 au 8 novembre
IA - Deep Learning : tensorflow, Caffe, Pytorch	du 4 au 6 novembre
Dataiku DSS	du 12 au 13 novembre
Neo4j : graphes et analyse	du 14 au 15 novembre
Utilisation de Kibana	du 21 novembre
SQL pour non informaticien	du 25 au 27 novembre
Les architectures et infrastructures pour le Bigdata	du 26 au 27 novembre
Spark : développer des applications pour le Big Data	du 27 au 29 novembre
Apache Kafka	du 2 au 4 décembre
Architecture cloud d'entreprise	du 3 au 5 décembre
Gestion de Parc avec GLPI	du 4 au 6 décembre
Python avancé pour data-scientists	du 9 au 12 décembre
Le langage Go	du 9 au 12 décembre
Openstack : installation et configuration	du 9 au 11 décembre
BigData : intégration SQL, Hive, SparkDataFrames	du 12 au 13 décembre
Développement web avec Django	du 16 au 18 décembre
Zabbix administration	du 16 au 18 décembre
Elasticsearch : indexation de contenu	du 17 au 18 décembre
ElasticStack pour administrateurs	du 19 au 20 décembre

Intelligence artificielle
Intelligence artificielle : Etat de l'art (OpenAI, Google Gemini, AWS
IA - Deep Learning : tensorflow, Caffe, Pytorch
IA - langage : NLP, traduction, analyse	01/12-02/12
IA - traitement images : Keras, Pytorch, OpenCV	03/12-05/12
IA - conversationnel : Chatbot, ChatGPT, Google Gemini, AWS Lex	08/12-09/12
IA - analyse, génération de sons : WaveNet, AWS Transcribe	10/12-11/12
IA - analyse et production de code informatique	15/12-16/12
IA - Génération de modèles	17/12-18/12
IA - programmation quantique	19/12-19/12
IA - Gestion de modèles	22/12-23/12
Data-science
Machine learning, l'état de l'art
Machine Learning avec scikit-learn
Python avancé pour data-scientists	15/12-18/12
Spark ML	11/12-12/12
Dataiku DSS	08/12-10/12
Neo4j : graphes et analyse
Les fondamentaux de l'analyse statistique avec R	04/12-05/12
Data-engineering
Spark : développer des applications pour le Big Data	01/12-03/12
Dask : mise en oeuvre, programmation
Talend : intégration de données
Apache Kafka	08/12-10/12
Hadoop : développement	11/12-12/12
ElasticStack : présentation	16/12-16/12
Elasticsearch : indexation de contenu	18/12-19/12
BigData : intégration SQL, Hive, SparkDataFrames
Big Data
Etat de l'art du BigData
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NoSQL : les fondamentaux
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NoSQL : Apache Cassandra , mise en oeuvre et administration	15/12-17/12
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Hadoop : Hadoop HBase : mise en oeuvre et administration	05/12-06/12
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ElasticStack pour administrateurs	22/12-23/12
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Cloud : technologies et enjeux
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Infrastructures techniques
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Serious Game : architecture BigData
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Serious Game : création d'un assistant IA