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JPA, persistance des données en Java

S'inspirant des frameworks Hibernate et Toplink, JPA est devenu le standard pour la gestion de la persistance des objets Java associés à une base de données. Vous mettrez en œuvre dans cette formation le concept de mapping objet-relationnel garantissant une meilleure portabilité de vos applications Java EE.

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200 000 XOF

NET, développement full stack d’une application web en .NET 5 – 6

Avec Visual Studio 2022, en langage C#, apprenez à concevoir et réaliser une application web basée sur .NET 5 - 6, aussi bien côté client (HTML5, JavaScript, jQuery, Bootstrap et Blazor) que côté serveur (MVC, REST et Entity Framework Core), avec création/gestion des utilisateurs (authentification).

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90 000 XOF

Access 2019, prise en main

Lors de cette formation, vous serez initié à la gestion des bases de données sous Access 2019. Vous y apprendrez à prendre en main l'interface, réaliser des requêtes, créer des formulaires et états, exporter et importer des données entre Access et Excel.

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90 000 XOF

Android, développer des applications pour mobiles

Vous découvrirez dans ce cours les fonctionnalités et les capacités de la plateforme Android dédiée au développement d'applications mobiles. Vous étudierez le modèle de composants Android à la base de toute application. Vous apprendrez à développer des interfaces graphiques ergonomiques et exploiterez les fonctionnalités de votre Smartphone Android (géolocalisation, capture multimédia...).

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90 000 XOF

Architecture Microservices avec Spring Cloud et Spring Cloud Kubernetes

Cette formation est divisée en deux parties; Spring Cloud et Spring Cloud Kubernetes. Spring Cloud fournit tous les services techniques nécessaires à la mise en place d’une architecture micro-service. Généralement associé à Spring Boot, il permet de rapidement composer des applications à partir de services unitaires et de les déployer sur une architecture de production nécessitant scalabilité et monitoring en temps-réel. De son côté, la société Pivotal propose depuis plusieurs années l’environnement Spring Cloud dédié à l’élaboration d’architecture microservices. Ce framework se base sur Spring, Spring Boot et des API définissant les services techniques nécessaires à une architecture microservices (discovery, load-balancing, circuit-breaker pattern…). Les applications développées via ce framework sont naturellement adaptées aux infrastructures de déploiement basées sur les orchestrateurs de conteneurs. Le projet Spring Cloud Kubernetes fournit des implémentations de l’API via des services natifs Kubernetes ainsi que de nombreux ourtils facilitant le déploiement sur ce type de plateforme. Cette formation Architecture Microservices Spring Cloud Kubernetes permet, au travers de divers ateliers (voir le détails des travaux pratiques), d’implémenter une architecture micro-services composée de micro-services applicatifs et des micro-services techniques directement apportés par SpringCloud. Les aspects sécurité, monitoring et scalabilité de l’architecture sont démontrés. Puis, après un des rappels sur l’environnement Spring Cloud, sa common API et l’infrastructure Kubernetes, elle poursuit avec la mise en place d’un environnement de développement basé sur des distributions minimales de Kubernetes ou des serveurs mockés. Enfin, l’ensemble des starters Spring Cloud Kubernetes et leurs APIs sont présentés.

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90 000 XOF

Big Data - Python pour l'analyse de données

Le langage Python dispose d'un écosystème scientifique, permettant entre autres, les traitements statistiques : de la construction de modèles d'analyse, à leur évaluation jusqu'à leur représentation. Ce cours vous permet d'analyser des données d'horizon divers avec les bibliothèques Python.

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90 000 XOF

Big Data, méthodes et solutions pratiques pour l'analyse des données

Ce cours vous permettra de comprendre les enjeux et les apports du Big Data ainsi que les technologies pour le mettre en œuvre. Vous apprendrez à intégrer des volumétries massives de données structurées et non structurées via un ETL, puis à les analyser grâce à des modèles statistiques et des dashboards dynamiques.

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90 000 XOF

Construire un Data Warehouse

Au travers d'une démarche structurée et pragmatique, vous apprendrez à modéliser un Data Warehouse à partir des besoins métier, l'alimenter et le rendre fiable et évolutif. Vous découvrirez également l’impact de cette modélisation sur l'architecture SI et la qualité du référentiel de données d'entreprise. Un cours pratique qui vous donnera aussi une première approche de la modélisation "en étoile".

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90 000 XOF

Créer un site Web, de la maquette Photoshop à l'intégration HTML/CSS

vous apprendrez à créer un site Web depuis la livraison d'un fichier Photoshop PSD jusqu'à la construction de sa structure et de ses pages modèles côté client. Vous concevrez le site en utilisant les standards HTML/CSS et l'agrémenterez de fonctionnalités issues de la bibliothèque JavaScript jQuery.

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90 000 XOF

Data Analytics avec Python

Data Analytics est un terme pour exprimer les démarches d'analyse de données, afin d'être en mesure de prendre des décisions. Le langage Python dispose d'un écosystème permettant les traitements statistiques : de la construction de modèles d'analyse, à leur évaluation jusqu'à leur représentation.

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JPA, persistance des données en Java

S'inspirant des frameworks Hibernate et Toplink, JPA est devenu le standard pour la gestion de la persistance des objets Java associés à une base de données. Vous mettrez en œuvre dans cette formation le concept de mapping objet-relationnel garantissant une meilleure portabilité de vos applications Java EE.

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NET, développement full stack d’une application web en .NET 5 – 6

Avec Visual Studio 2022, en langage C#, apprenez à concevoir et réaliser une application web basée sur .NET 5 - 6, aussi bien côté client (HTML5, JavaScript, jQuery, Bootstrap et Blazor) que côté serveur (MVC, REST et Entity Framework Core), avec création/gestion des utilisateurs (authentification).

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Access 2019, prise en main

Lors de cette formation, vous serez initié à la gestion des bases de données sous Access 2019. Vous y apprendrez à prendre en main l'interface, réaliser des requêtes, créer des formulaires et états, exporter et importer des données entre Access et Excel.

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Android, développer des applications pour mobiles

Vous découvrirez dans ce cours les fonctionnalités et les capacités de la plateforme Android dédiée au développement d'applications mobiles. Vous étudierez le modèle de composants Android à la base de toute application. Vous apprendrez à développer des interfaces graphiques ergonomiques et exploiterez les fonctionnalités de votre Smartphone Android (géolocalisation, capture multimédia...).

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Architecture Microservices avec Spring Cloud et Spring Cloud Kubernetes

Cette formation est divisée en deux parties; Spring Cloud et Spring Cloud Kubernetes. Spring Cloud fournit tous les services techniques nécessaires à la mise en place d’une architecture micro-service. Généralement associé à Spring Boot, il permet de rapidement composer des applications à partir de services unitaires et de les déployer sur une architecture de production nécessitant scalabilité et monitoring en temps-réel. De son côté, la société Pivotal propose depuis plusieurs années l’environnement Spring Cloud dédié à l’élaboration d’architecture microservices. Ce framework se base sur Spring, Spring Boot et des API définissant les services techniques nécessaires à une architecture microservices (discovery, load-balancing, circuit-breaker pattern…). Les applications développées via ce framework sont naturellement adaptées aux infrastructures de déploiement basées sur les orchestrateurs de conteneurs. Le projet Spring Cloud Kubernetes fournit des implémentations de l’API via des services natifs Kubernetes ainsi que de nombreux ourtils facilitant le déploiement sur ce type de plateforme. Cette formation Architecture Microservices Spring Cloud Kubernetes permet, au travers de divers ateliers (voir le détails des travaux pratiques), d’implémenter une architecture micro-services composée de micro-services applicatifs et des micro-services techniques directement apportés par SpringCloud. Les aspects sécurité, monitoring et scalabilité de l’architecture sont démontrés. Puis, après un des rappels sur l’environnement Spring Cloud, sa common API et l’infrastructure Kubernetes, elle poursuit avec la mise en place d’un environnement de développement basé sur des distributions minimales de Kubernetes ou des serveurs mockés. Enfin, l’ensemble des starters Spring Cloud Kubernetes et leurs APIs sont présentés.

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Big Data - Python pour l'analyse de données

Le langage Python dispose d'un écosystème scientifique, permettant entre autres, les traitements statistiques : de la construction de modèles d'analyse, à leur évaluation jusqu'à leur représentation. Ce cours vous permet d'analyser des données d'horizon divers avec les bibliothèques Python.

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Big Data, méthodes et solutions pratiques pour l'analyse des données

Ce cours vous permettra de comprendre les enjeux et les apports du Big Data ainsi que les technologies pour le mettre en œuvre. Vous apprendrez à intégrer des volumétries massives de données structurées et non structurées via un ETL, puis à les analyser grâce à des modèles statistiques et des dashboards dynamiques.

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Construire un Data Warehouse

Au travers d'une démarche structurée et pragmatique, vous apprendrez à modéliser un Data Warehouse à partir des besoins métier, l'alimenter et le rendre fiable et évolutif. Vous découvrirez également l’impact de cette modélisation sur l'architecture SI et la qualité du référentiel de données d'entreprise. Un cours pratique qui vous donnera aussi une première approche de la modélisation "en étoile".

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Créer un site Web, de la maquette Photoshop à l'intégration HTML/CSS

vous apprendrez à créer un site Web depuis la livraison d'un fichier Photoshop PSD jusqu'à la construction de sa structure et de ses pages modèles côté client. Vous concevrez le site en utilisant les standards HTML/CSS et l'agrémenterez de fonctionnalités issues de la bibliothèque JavaScript jQuery.

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Data Analytics avec Python

Data Analytics est un terme pour exprimer les démarches d'analyse de données, afin d'être en mesure de prendre des décisions. Le langage Python dispose d'un écosystème permettant les traitements statistiques : de la construction de modèles d'analyse, à leur évaluation jusqu'à leur représentation.

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