Domaines d’enseignement

Business Intelligence & Data Visualization

•        Architecture et conception du Data Warehouse,

•        OLAP multidimensionnel,

•        Intégration de données (ETL), Outils Talend :

-        Rediriger des données mono-source ou multi-source avec tMap

-        Transformer les données (variables, jointures, expressions…)

-        Gestion des itérations, logs et erreurs

-        Fonctions avancées : Créer et gérer les variables contextuelles, Créer des routines

•        Reporting et tableaux de bord, Outils Power BI

-        Power BI Query : Prétraitement, filtrage, transformation de données

-        Langage DAX,

-        Power BI et Script Python

-        Power BI et Web Scraping

Data Science & Data mining

•        Data science avec Python : Bibliothèques pandas, plotgraph, seaborn, ….

•        Gestion de données manquantes et aberrantes,

•        Réduction de la dimensionnalité : Feature selection, Feature extraction

•        Règles d’association

•        Social Media Analysis

•        Forecasting Models

Architectures logicielles distribuées & DevOps

•        Services web et API REST avec Java EE

•        Hibernante, JPA  Spring MVC pour le développement web

•        Persistance des données avec Spring Data

•        Couche de présentation JSF

•        Maven project

•        MicroServices Architecture

•        DevOps: Git, GitHub, Docker, Jenkins, Ansible, CICD…

Machine Learning

•        Machine Learning ?

•        Régression linéaire, Régression logistique,

•        Apprentissage supervisée : Arbre de décision, K-NN, NB, SVM, Random Forest...,

•        Apprentissage non supervisée : Kmeans, HAC, DBScan, ...,

•        Optimisation des paramètres d’apprentissage

Deep Learning & Intelligence Artificielle

•        Les enjeux de l’apprentissage profond

•        Réseaux de neurones perceptron multicouches (PMC)

•        Réseaux de neurones à convolution (CNN)

•        Réseaux de neurones récurrents (RNN-LSTM)

•        Encoder-Decoder

•        Réseaux autoencoders – Transformers

Transfert learning, Reinforced learning

•        Cas d’utilisation en Python : classification d’images, Computer Vision et Natural Language Processing,

 Natural Language processing (NLP) et IA Generative

•        Techniques de base du NLP

•        Modèles de langage et embeddings

•        Intelligence artificielle générative

•        Modèles de langage génératifs : GPT-2 et GPT-3 : architecture et entraînement

•        Génération de texte, de code et d'images

•        Contrôle et guidage de la génération

•        Applications de l'IA générative

Big Data & Big Data Analytics

•        Ecosystème Hadoop, HDFS, MapReduce, YARN

•        Hive, Flux de données dans Hive

•        Apache Pig, création de script

•        HBase en mode distribué

•        Sqoop et Flume

•        Framework distribue Spark

•        Langage Scala

•        Interactive Data Analysis avec Spark

•        Spark Streaming, Kafka

Base de données avancées Oracle 

•        SQL sous Oracle, PL/SQL, Oracle Apex

•        DBA1 Oracle :

-        Architecture du Serveur Oracle

-        Gestion de la sécurité et des ressources (Privilège, Role, Profil)

-        Gestion de l’espace physique d’une base

-        Gestion d’une base de données : Création, démarrage et arrêt

-        Transfert de données (export/import)

-        Chargement de données (SqlLoader)

•        DBA2 Oracle :

-        Gestion des fichiers de contrôle, et de journalisation (Redo logs)

-        Sauvegarde et restauration

-        Audit de base de données

•        Optimisation

-        Plan d’exécution de requêtes, Index, Cluster, ….

•        Bases de données réparties,

Agile Management de projet  Informatique

•        Processus de développement de projet informatique

•        Les modèles de développement

•        Planification et Estimation

•        Méthode agile SCRUM :

-        Cycle du Scrum

-        Acteurs du Scrum: Product Owner, Scrum Master, Scrum Team

-        Planification: Sprint, Daily Scrum, Revue de sprint, Rétrospective 

-        Outils: Product-backlog, User stories, Burndown chart, Task board, Roadmap

Génie logiciel et Système d’information

•        Architecture et urbanisation du SI

•        Cycle de développement du logiciel

•        Ingénierie dirigée par les modèles

•        Design Patterns

•        UML

•        Merise

•        ERP (Progiciel de gestion intégré)