J'ai animé ce formation en SQL pour des professionnelles en trois jours 5, 6, 7 novembres à Lille.
• Nous avons parlé des notions de bases de données, SGBDR, SERVEUR et L’INTÉGRITÉ INFÉRENTIELLE.
• Nous avons vus toutes les requêtes SQL type EXTRACTION, CALCUL D’AGRÉGATION,
ORDENNANCEMENT.
• CREATION (avec CONTRAINTES) de Bases de données et INSERTION et les requêtes de types
MODIFICATION et INSERTION
• MYSQL, SQLITE
J'ai animé ce formation en SQL pour des professionnelles en trois jours 16, 17, 18 novembres à Rennes.
• Nous avons parlé des notions de bases de données, SGBDR, SERVEUR et L’INTÉGRITÉ INFÉRENTIELLE.
• Nous avons vus toutes les requêtes SQL type EXTRACTION, CALCUL D’AGRÉGATION,
ORDENNANCEMENT.
• CREATION (avec CONTRAINTES) de Bases de données et INSERTION et les requêtes de types
MODIFICATION et INSERTION
• MYSQL, SQLITE
Python web (Django, Flask, Docker, Streamlit)
• Python Data science (Pandas, Spark, Matplotlib, Numpy, Tensorflow, Keras, Machine Learning, DeepLearning)
• Base de Données (SQL, SQLITE, MYSQL, POSTGRES)
• Projet d'automatisation des des critères du FALC(Facile à lire et à Comprendre) en utilisant les techniques du NLP : Python, nltk, spacy, mlconjug, verbcc, re...
Formateur
• Projet: Détection de Fraude sur les compteurs du courant électrique ou de gaz
pour la société Tunisienne de l'électricité et de gaz (STEG) qui perd plus 200 millions de dinars chaque
année à cause des consommations frauduleuses de certains clients.
• Les compétences utilisées : Python, Tensorflow, LSTM, Pandas, matplotlib, seaborn, skitlearn, mathématique (statistiques, optimisation), streamlit
• outils utlisés : jupyter notebook, colab, anaconda
• Module Python Basic ( LICENCE 1, LICENCE 2, LICENCE 3) : -Généralités en Python
variables, basics types (int, float, str, bool), data structure (liste, tuple, set, dict...) , functions
• Module Python avancé(Master1) fichier , module, class, POO
• Module Python Data Science (Master 2) Numpy, Pandas, Matplotlib, streamlit
• Module Base de données : SQL , SQLITE
• Traitement de données satellitaires utilisant les tecnhiques IA pour améliorer les solutions géomatiques.
• Compétences : Python, Cnn, Rnn
• Outils : Jupyter notebook, colab, githup