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BIG DATA : Récolte et analyse de données volumineuses Data Analyst

- comprendre le big data et ses enjeux - identifier les besoins et la problématique des directions métiers - construire des modèles prédictifs pour répondre à la problématique - construire des algorithmes pour améliorer (...)

CEGEFOS
28 r Xavier Bichat Technopôle Université CS 21838 72018 Le Mans

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Développeur Full Stack BIG DATA Manager un projet Big Data

- gestion de projet - développement web - développement java j2ee - développement microsoft .net : (optionnel) - développement mobile : (optionnel) - administration base de données - architecte big data et science de (...)

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BIG DATA : Récolte et analyse de données volumineuses Big Data Engineering

- comprendre le big data et ses enjeux - identifier les besoins et la problématique des directions métiers - construire des modèles prédictifs pour répondre à la problématique - construire des algorithmes pour améliorer (...)

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BIG DATA : Récolte et analyse de données volumineuses Big Data et IOT

- comprendre le big data et ses enjeux - identifier les besoins et la problématique des directions métiers - construire des modèles prédictifs pour répondre à la problématique - construire des algorithmes pour améliorer (...)

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Développeur Full Stack BIG DATA

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Développeur Full Stack BIG DATA

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BIG DATA : Récolte et analyse de données volumineuses BADGE «Data Scientist avec R»

- comprendre le big data et ses enjeux - identifier les besoins et la problématique des directions métiers - construire des modèles prédictifs pour répondre à la problématique - construire des algorithmes pour améliorer (...)

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BIG DATA : Récolte et analyse de données volumineuses BADGE Data Scientist avec Python

- comprendre le big data et ses enjeux - identifier les besoins et la problématique des directions métiers - construire des modèles prédictifs pour répondre à la problématique - construire des algorithmes pour améliorer (...)

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BIG DATA : Récolte et analyse de données volumineuses Introduction à la data science

- comprendre le big data et ses enjeux - identifier les besoins et la problématique des directions métiers - construire des modèles prédictifs pour répondre à la problématique - construire des algorithmes pour améliorer (...)

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BIG DATA : Récolte et analyse de données volumineuses R pour la data science

- comprendre le big data et ses enjeux - identifier les besoins et la problématique des directions métiers - construire des modèles prédictifs pour répondre à la problématique - construire des algorithmes pour améliorer (...)

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