Formation, Cours particuliers - en informatique, Base des données, Data Science, Data Analytics, Business Intelligence, Big Data, Data wareh (Bur
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Cours au domicile du professeur : Franconville (95130)
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Domiciliation :
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Senior Data Ingénieur, Consultant Indépendant spécialisé en Data Science & Data Analytics & Business Intelligence & Databases ( AWS / Google Cloud )
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-1- Databases & Data warehouses (AWS / Google Cloud / Azure Cloud)
-2- Machine Learning
-3- Deep Learning (tensorflow, pytorch, RNN, CNN, LSTM)
-4- Data Processing
-5- Machine Learning conception and deployment (docker, ...)
-6- Data Pipelines
-7- Google Sheets avec Pipelines en temps réel, les macro (VBA) & Connexion à la base de données
-8- Dashboards en ligne sur les navigateurs ou sur votre Excel, Google Sheets (Python, R, Power BI, Tableau, Kibana, etc.)
-- Notre Tech Stack --
- Databases :
AWS DynamoDB, Amazon Redshift, PostgreSQL, MySQL, multi-cubes DBs (EPM/BI platform)
- Languages :
Python, Spark (Scala, Python, Java), JavaScript, CSS, HTML
- Development environment :
JSON, SQL, NoSQL, Bash Shell Scripting, Jupyter Notebook, Anaconda, REST API, VSCode, DBeaver, Google services, Platform as a Service (PAAS), Apache Airflow, Serverless Computing, SublimeText
- Clouds :
Amazon Web Services, Azure Databricks, Google GCP (Google Firebase)
- Data Lake AWS/Databricks :
EC2 (Linux), IAM, Amazon MWAA (Managed Workflows for Apache Airflow), Lambda, S3, DynamoDB, RedShift ; Kibana, Azure Databricks, CloudFormation
- Web crawling/Scraping :
Python Scrapy
- Data streaming :
Airflow, Kafka
- Data visualization / ETL :
Python, Kibana, Tableau, Power BI & DAX, Excel Power Query (et lang.M)
- Continuous integration workflows (CI/CD) :
Docker/Google cloud/Kubernetes; Amazon ECS)
- Containerized applications :
Docker (Docker container, Docker-compose)
- Virtualization technologies :
VirtualBox, Vmware
- Agile outils :
Contrôle de version (Git/GitLab), tickets (JIRA), Bitbukets, Trello, Wiki (Confluence), Jetbrains
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