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"CQP Assistant technique en papeterie et en assurance qualité"
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BIG DATA : Récolte et analyse de données volumineuses NoSQL

- 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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BIG DATA : Récolte et analyse de données volumineuses langage 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 Objets connectés

- 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 Machine Learning

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BIG DATA : Récolte et analyse de données volumineuses NOSQL : MONGODB

- 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 NOSQL : Cassandra

- 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 Apache Hadoop

- 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 Apache Spark

- 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 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 (...)

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BIG DATA : Récolte et analyse de données volumineuses Apache Kafka

- 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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