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  • Attaché(e) de recherche clinique (AF_18899)

    Non conventionnée | Validation : Attaché(e) de recherche clinique, Attestation d'acquis ou de compétences (Bac +5 et plus)

    - Connaissances scientifiques, médicales et pharmaceutiques. - Formation règlementaire. - Formation métier. - Anglais. - Accompagnement au projet professionnel. - Accueil, synthèse, rapport de stage. - Stage en entreprise.

    Attaché(e) de recherche clinique

    Public visé : Tout public
    Domaine : recherche médicale (43001), pharmacie (43026)
    Raison sociale : INSTITUT LEONARD DE VINCI
    Téléphone : 01 41 16 73 37
    Objectif : Concevoir et gérer le système documentaire relatif à une étude clinique.
    Mettre en place et coordonner un essai clinique.
    Vérifier la faisabilité d'un essai clinique.
    Sélectionner les centres et/ou médecins investigateurs.
    Démarrer un essai clinique par la conduite d'une visite d'initiation.
    Communiquer, en français ou en anglais.
    Suivre et contrôler la qualité de l'essai clinique à distance et sur site.
    Effectuer le suivi de l'étude clinique et le contrôle des données recueillies.
    ...
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  • Auditeur(trice) et contrôleur(euse) de gestion (AF_18887)

    Non conventionnée | Validation : Auditeur(trice) et contrôleur(euse) de gestion (Bac +5 et plus)

    Ce cursus permet de maîtriser : - les fondamentaux de la comptabilité financière, les principes de la comptabilité financière, les normes comptables PCG 2014, les normes internationales IAS/IFRS, les US GAAP. - les outils fondamentaux du contrôle de gestion, analyse des coûts et des marges, gestion budgétaire, reporting, tableau de bord, prix de cession interne. - les méthodes d'analyse et de gestion financières, diagnostic financier par les ratios, gestion de la dynamique des flux financiers par le cash management, lien entre options moyen terme et documents financiers prévisionnels par le business plan. - les démarches de mises en relations des indicateurs de performance avec les processus transverses et pluri dimensionnels, activity based costing, balanced scorecard, le yield management, le reporting dans les groupes internationaux. - les méthodologies de l'audit interne et externe, le risk management, le contrôle interne. - la méthodologie de conception du système d'information et l'apprentissage aux fonctions avancées du tableur. - un entraînement à l'utilisation de Business Object comme outil d'extraction et de mise en forme de données issues des ERP. - des outils conceptuels et pratiques permettant de situer son activité dans l'entreprise : management stratégique organisation et changement, simulation informatisée de gestion. - des techniques de communication, de négociation et de mise en valeur de soi-même. - l'anglais des affaires.

    CPF

    Auditeur(trice) et contrôleur(euse) de gestion

    Public visé : Tout public
    Domaine : audit entreprise (32098), contrôle gestion (32652)
    Raison sociale : INSTITUT LEONARD DE VINCI
    Téléphone : 01 41 16 73 37
    Objectif : Les compétences à acquérir ou à développer sont :
    - Suivre et piloter l'activité de l'entreprise en analysant les indicateurs.
    - Fournir des informations précises et fiables en réalisant un reporting.
    - Piloter la performance de l'entreprise au moyen des outils du contrôle budgétaire.
    - Définir une stratégie d'audit avec les éventuels co-auditeurs et répartir les tâches en construisant une check-list.
    - Participer à l'identification les risques, réalisés, pour permettre la cartographie...
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  • Big Data : récolte et analyse de données volumineuses - base de données cassandra (MOD_42277)

    Non conventionnée | Validation : Big Data : récolte et analyse de données volumineuses, Attestation d'acquis ou de compétences (Sans Niveau Spécifique)

    Cassandra est une base de données distribuée NoSQL reconnue pour ses performances en matière de gestion sans défaillance d'un grand volume de données structurées. La formation cassandra pour les développeurs fournit une introduction approfondie à l'utilisation de Cassandra et met l'accent sur les aspects pratiques du travail avec cassandra.

    CPF

    Big Data : récolte et analyse de données volumineuses - base de données cassandra

    Public visé : Tout public
    Domaine : administration base de données (31036), Data Warehouse (31052), informatique décisionnelle (31014)
    Raison sociale : CEGEFOS
    Téléphone : 02 43 52 36 45
    Objectif : Comprendre l'opération et la structure cassandra.
    Installer et configurer une base de données cassandra.
    Comprendre la distribution de données et les répliquer en cluster.
    Comprendre la modélisation de données.
    Connaître et utiliser les types de données CQL.
    Comprendre les types de clés primaires disponibles (simples, composés, composites).
    Utiliser l'API client JAVA pour écrire des programmes clients.
    Créer et utiliser des requêtes dynamiques avec QueryBuilder.
    Utiliser des requêtes...
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  • Big Data : récolte et analyse de données volumineuses - elasticSearch (MOD_42283)

    Non conventionnée | Validation : Big Data : récolte et analyse de données volumineuses, Attestation d'acquis ou de compétences (Sans Niveau Spécifique)

    Elasticsearch permet le stockage massif de données et la puissance de traitement de hadoop avec la recherche et l'analyse en temps réel. Le connecteur elasticsearch-hadoop (ES-Hadoop) vous permet de découvrir rapidement vos données importantes et de rendre encore plus efficace l'écosystème hadoop.

    CPF

    Big Data : récolte et analyse de données volumineuses - elasticSearch

    Public visé : Tout public
    Domaine : administration base de données (31036), Data Warehouse (31052), informatique décisionnelle (31014)
    Raison sociale : CEGEFOS
    Téléphone : 02 43 52 36 45
    Objectif : Apprendre les bonnes pratiques pour développer une application basée sur elasticsearch.
    Apprendre à administrer et dimensionner un cluster.
    Monitoring d'un cluster elasticsearch.
    Apprendre à configurer elasticsearch pour en tirer les performances Optimales.
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  • Big Data : récolte et analyse de données volumineuses - framework SPARK (MOD_42282)

    Non conventionnée | Validation : Big Data : récolte et analyse de données volumineuses, Attestation d'acquis ou de compétences (Sans Niveau Spécifique)

    Spark est le framework de référence de big data. Il fournit une interface de programmation d'applications centrée sur une structure de données appelée l'ensemble de données distribué RDD. C'est aussi une solution efficace pour le traitement de tout type de données non structurées.

    CPF

    Big Data : récolte et analyse de données volumineuses - framework SPARK

    Public visé : Tout public
    Domaine : administration base de données (31036), Data Warehouse (31052), informatique décisionnelle (31014)
    Raison sociale : CEGEFOS
    Téléphone : 02 43 52 36 45
    Objectif : Comprendre le besoin de spark dans le traitement des données.
    Comprendre l'architecture spark et comment elle distribue des calculs aux noeuds du cluster.
    Familiarisez-vous avec l'installation, la configuration et la mise en page de spark.
    Utiliser spark pour des opérations interactives et ponctuelles.
    Utiliser dataset, dataframe, spark SQL pour traiter efficacement les données structurées.
    Comprendre les notions de base des RDD (Resilient Distributed Datasets) et le partitionnement, le...
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  • Big Data : récolte et analyse de données volumineuses - hadoop (MOD_42274)

    Non conventionnée | Validation : Big Data : récolte et analyse de données volumineuses, Attestation d'acquis ou de compétences (Sans Niveau Spécifique)

    Hadoop est un framework libre et open source écrit en Java destiné à faciliter la création d'applications distribuées au niveau du stockage des données et de leur traitement. C'est un outil complet pour gérer et analyser des données.

    CPF

    Big Data : récolte et analyse de données volumineuses - hadoop

    Public visé : Artisan, Commerçant, Demandeur d'emploi, Formateur, Salarié, Agent de la fonction publique, Tout public, Public en emploi, Licencié pour motif économique, Maître d'apprentissage
    Domaine : administration base de données (31036), Data Warehouse (31052), informatique décisionnelle (31014)
    Raison sociale : CEGEFOS
    Téléphone : 02 43 52 36 45
    Objectif : Comprendre les principes de l'informatique parallèle.
    Comprendre l'architecture hadoop (hdfs et mapreduce).
    Utiliser des outils big data supplémentaires (pig, hive, hbase, etc.).
    Apprendre les bonnes pratiques de big data.
    Définir l'architecture du projet big data.
    Comprendre et utiliser NoSQL, Mahout et Oozie.
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  • Big Data : récolte et analyse de données volumineuses - Hbase (MOD_42276)

    Non conventionnée | Validation : Big Data : récolte et analyse de données volumineuses, Attestation d'acquis ou de compétences (Sans Niveau Spécifique)

    Hbase est un système de gestion de base de données non relationnelles distribué, il est écrit en Java et permet de gérer un volume de données très important. Il est nativement intégré avec hadoop. Il fournit en temps réel un accès en lecture, en écriture à ces grands ensembles de données. Comprendre hbase et sa mise en place . Introduction Présentation de hbase et son lien avec hdfs. Fonctionnalités : failover automatique, sharding. Interfaçage avec les job mapreduce. Architecture hadoop hbase Les démons ( hmaster, hregionserver, zookeeper). Questionnaire de validation. Conclusion. Installation de hadoop hbase Les packages à installer. Installation et configuration. Démarrage en standalone. Test de connexions. Conclusion. Découvrir les techniques avancées de hbase. Hbase shell : Les commandes de bases. Manipulation des données. Désactiver ou effacer des tables. Hbase en cluster : Le mode distribué. Premier jet, fonctionnement sans démons. Mise en oeuvre de hdfs, dans un environnement distribué.

    CPF

    Big Data : récolte et analyse de données volumineuses - Hbase

    Public visé : Artisan, Commerçant, Demandeur d'emploi, Formateur, Salarié, Agent de la fonction publique, Tout public, Public en emploi, Licencié pour motif économique, Maître d'apprentissage
    Domaine : administration base de données (31036), Data Warehouse (31052), informatique décisionnelle (31014)
    Raison sociale : CEGEFOS
    Téléphone : 02 43 52 36 45
    Objectif : Comprendre le fonctionnement de hbase.
    Maîtriser les outils de hadoop pour explorer les données stockées sur un entrepôt big data.
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  • Big Data : récolte et analyse de données volumineuses - langage R (MOD_42285)

    Non conventionnée | Validation : Big Data : récolte et analyse de données volumineuses, Attestation d'acquis ou de compétences (Sans Niveau Spécifique)

    Le langage R est à la fois un langage de programmation et un logiciel de statistique très riche de fonctionnalités. Il est utilisé pour les calculs statistiques et les représentations graphiques de grande qualité. Il est systématiquement associé à l'installation de la plateforme big data. Il est particulièrement performant pour la manipulation des données, le calcul et l'affichage des graphiques.

    CPF

    Big Data : récolte et analyse de données volumineuses - langage R

    Public visé : Artisan, Commerçant, Demandeur d'emploi, Formateur, Salarié, Agent de la fonction publique, Tout public, Public en emploi, Licencié pour motif économique, Maître d'apprentissage
    Domaine : administration base de données (31036), Data Warehouse (31052), informatique décisionnelle (31014)
    Raison sociale : CEGEFOS
    Téléphone : 02 43 52 36 45
    Objectif : Découvrir et appliquer le data mining.
    Apprendre à faire son data management sous le langage R.
    Explorer ses données sous le langage R.
    Appréhender l'utilisation de bibliothèques externes.
    Effectuer des représentations graphiques des données.
    Apprendre à élaborer un système prédictif simple.
    Utiliser les principaux algorithmes de modélisation du data mining sous R.
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  • Big Data : récolte et analyse de données volumineuses - les fondamentaux, enjeux et perspectives (MOD_42270)

    Non conventionnée | Validation : Big Data : récolte et analyse de données volumineuses, Attestation d'acquis ou de compétences (Sans Niveau Spécifique)

    L'univers des données évolue, elles représentent un changement majeur dans le paysage technologique. Les entreprises exploitent des tonnes de données pour en tirer le meilleur profit. La préparation et la planification est essentielle pour tout projet entreprise surtout concernant les infrastructures afin d'éviter les investissements trop coûteux.

    CPF

    Big Data : récolte et analyse de données volumineuses - les fondamentaux, enjeux et perspectives

    Public visé : Artisan, Commerçant, Demandeur d'emploi, Formateur, Salarié, Agent de la fonction publique, Tout public, Public en emploi, Licencié pour motif économique, Maître d'apprentissage
    Domaine : administration base de données (31036), Data Warehouse (31052), informatique décisionnelle (31014)
    Raison sociale : CEGEFOS
    Téléphone : 02 43 52 36 45
    Objectif : Apprendre les enjeux et la mise en place en place d'une architecture big data.
    Découvrir les concepts du big data.
    Disposer des clés au succès d'un projet big data.
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  • Big Data : récolte et analyse de données volumineuses - machine Learning (MOD_42284)

    Non conventionnée | Validation : Big Data : récolte et analyse de données volumineuses, Attestation d'acquis ou de compétences (Sans Niveau Spécifique)

    Machine learning est un type d'intelligence artificielle qui confère aux ordinateurs la capacité d'apprendre sans être explicitement programmés. Il permet d'être autonome dans la mise en place de modèles prédictifs, de créer ces modèles dans votre domaine et de les utiliser en production, via des APIs reposant sur des solutions open source et/ou cloud.

    CPF

    Big Data : récolte et analyse de données volumineuses - machine Learning

    Public visé : Artisan, Commerçant, Demandeur d'emploi, Formateur, Salarié, Agent de la fonction publique, Tout public, Public en emploi, Licencié pour motif économique, Maître d'apprentissage
    Domaine : administration base de données (31036), Data Warehouse (31052), informatique décisionnelle (31014)
    Raison sociale : CEGEFOS
    Téléphone : 02 43 52 36 45
    Objectif : Acquérir les bases du machine learning.
    Apprendre à créer les modèles et les mettre en production.
    Formaliser son problème de machine learning.
    Apprendre à manipuler les données.
    Apprendre à construire des modèles prédictifs.
    Apprendre à utiliser ces modèles en production.
    Apprendre à évaluer les performances.
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