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Administration mysql

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Analyse des Comportements d’Achat avec les Règles d’Association (Apriori)
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Analyse des Comportements d’Achat avec les Règles d’Association (Apriori)

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Création de Modèles Prédictifs en Data Mining avec Machine Learning
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Création de Modèles Prédictifs en Data Mining avec Machine Learning

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Techniques de Réduction de Dimensions en Data Mining : PCA et t-SNE
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Techniques de Réduction de Dimensions en Data Mining : PCA et t-SNE

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ISO/IEC 27005 Information Security Risk Management(Partie 2)
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Débutant 29 Oct 2025

ISO/IEC 27005 Information Security Risk Management(Partie 2)

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ISO/IEC 27005 Information Security Risk Management(Partie 1)
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ISO/IEC 27005 Information Security Risk Management(Partie 1)

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ISO 27001 Lead Auditor (Partie 2)
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ISO 27001 Lead Auditor (Partie 2)

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ISO 27001 Lead Auditor (Partie 1)
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ISO 27001 Lead Auditor (Partie 1)

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ISO 27001 LEAD IMPLEMENTER (Partie 2)
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ISO 27001 LEAD IMPLEMENTER (Partie 2)

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ISO 27001 LEAD IMPLEMENTER (Partie 1)
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ISO 27001 LEAD IMPLEMENTER (Partie 1)

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Threat Hunting: Hypothesize and Plan ( Partie 2)
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Débutant 19 Jul 2025

Threat Hunting: Hypothesize and Plan ( Partie 2)

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ECIH ( incident Management ) Partie 2
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Débutant 24 Jun 2025

ECIH ( incident Management ) Partie 2

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Programmation Clients/Serveur (socket)
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Surveillance et optimisation des performances
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Débutant 09 Jun 2025

Surveillance et optimisation des performances

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Sécurité et gouvernance des données sur AWS
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Débutant 02 Jun 2025

Sécurité et gouvernance des données sur AWS

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Transformation et analyse des données sur AWS
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Débutant 02 Jun 2025

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Stockage et gestion des données sur AWS
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Débutant 26 May 2025

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Ingestion et collecte de données sur AWS
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Débutant 26 May 2025

Ingestion et collecte de données sur AWS

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Introduction à l'ingénierie des données sur AWS
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Débutant 19 May 2025

Introduction à l'ingénierie des données sur AWS

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Azure Identity, Access & Security
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Débutant 19 May 2025

Azure Identity, Access & Security

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Formation NLP et NLTK pour le marketing

Date Début : 01/03/2025

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UpdatedFeb 12 2025

  • 8 total hours
  • Advance

Public cible : • Data analysts • Data scientists • Marketing analysts • Professionnels du marketing, responsables CRM, et toute personne souhaitant utiliser le NLP pour améliorer les stratégies marketing.

  • Identifier les applications concrètes du NLP dans le marketing.
  • Mettre en œuvre des techniques de topic modeling.
  • Effectuer une analyse de sentiment et une extraction d'entités nommées.
  • Apprendre à nettoyer et préparer des données textuelles pour l'analyse.
  • Découvrir la bibliothèque NLTK et ses applications en marketing.
  • Comprendre les fondamentaux du traitement du langage naturel (NLP).

By IDRISSI -35%

NLP et Deep Learning pour la détection des fraudes bancaires

Date Début : 01/03/2025

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UpdatedFeb 12 2025

  • 8 total hours
  • Advance

Public cible : • Data scientists • Ingénieurs en data • Analystes risques • Analystes de sécurité, ingénieurs machine learning, responsables de la sécurité bancaire, et toute personne impliquée dans la prévention de la fraude dans le secteur bancaire. Toute personne souhaitant développer des compétences en détection de fraudes en utilisant les dernières techniques d'IA.

  • Appliquer ces techniques à l'analyse de données textuelles liées aux transactions bancaires.
  • Maîtriser les fondamentaux du traitement du langage naturel (NLP) et du deep learning.
  • Comprendre les enjeux de la détection des fraudes bancaires dans un contexte dedigitalisation croissante.

By Ehabib Benlahmer -35%

Comment gérer les index dans Elasticsearch avec ILM (Index Lifecycle Management) ?

Date Début : 16/04/2026

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UpdatedMar 05 2025

  • 6h total hours
  • Begginer

Connaissance de base d'Elasticsearch et de son fonctionnement Compréhension des concepts de documents, d'index et de shards dans Elasticsearch Notions de base en gestion des clusters et des nœuds Elasticsearch Expérience avec Kibana pour la visualisation et la gestion des données (souhaitable) Familiarité avec les commandes API REST d'Elasticsearch

  • Résoudre des problèmes courants liés à l'implémentation et à l'exécution d'une politique ILM.
  • Optimiser une politique ILM existante pour améliorer les performances et le stockage.
  • Définir des conditions de transition entre les phases d'une politique ILM.
  • Configurer une politique ILM pour automatiser la gestion des index.
  • Identifier les différentes phases du cycle de vie d'un index avec ILM.

By Ehabib Benlahmer -35%

Comment optimiser les performances de recherche dans Elasticsearch ?

Date Début : 16/04/2026

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UpdatedFeb 28 2025

  • 6 total hours
  • Begginer

Connaissance de base d'Elasticsearch et de son architecture Compréhension des concepts de documents, d'index, de mappings et de shards Expérience avec les requêtes de recherche (Query DSL) dans Elasticsearch Notions sur l'analyseur (analyzer) et le tokeniseur (tokenizer) Familiarité avec Kibana pour le monitoring des performances (souhaitable)

  • Expliquer l'impact de la taille de l'index et du nombre de shards sur les performances de recherche, et proposer des solutions d'optimisation.
  • Décrire trois stratégies pour optimiser la structure de l'index Elasticsearch afin d'améliorer les temps de recherche.
  • Mettre en œuvre au moins deux techniques d'optimisation pour améliorer les performances de recherche de 20% ou plus.
  • Analyser et interpréter les statistiques de performance d'une requête Elasticsearch pour identifier les goulots d'étranglement.
  • Identifier et corriger au moins trois types courants de requêtes inefficaces dans Elasticsearch.

By Ehabib Benlahmer -35%

Comment surveiller et gérer les logs avec Kibana ?

Date Début : 16/04/2026

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UpdatedFeb 28 2025

  • total hours
  • Advance

Connaissance de base d'Elasticsearch et de Kibana Compréhension des concepts d'indexation et de stockage des logs dans Elasticsearch Expérience avec la recherche et la visualisation des données dans Kibana Notions de base sur Filebeat ou Logstash pour l'ingestion des logs (souhaitable) Familiarité avec les filtres et les dashboards dans Kibana

  • Mettre en œuvre des alertes basées sur les logs dans Kibana pour une surveillance proactive.
  • Interpréter les données de logs visualisées dans Kibana pour identifier les tendances et les anomalies.
  • Créer et gérer des visualisations personnalisées de logs dans Kibana, incluant au moins trois types de visualisations différents.
  • Configurer et utiliser des dashboards Kibana pour visualiser les données de logs de manière efficace.
  • Identifier et filtrer les logs pertinents dans Kibana à l'aide de différents critères de recherche.

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Comment créer des visualisations avancées des données dans Kibana ?

Date Début : 16/04/2026

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UpdatedFeb 28 2025

  • 6 total hours
  • Advance

Connaissance de base de Kibana et d'Elasticsearch Compréhension des concepts d'index, de documents et de mappings dans Elasticsearch Expérience avec les visualisations de base (barres, lignes, secteurs) dans Kibana Notions sur les requêtes de recherche (Query DSL) pour filtrer les données Familiarité avec les tableaux de bord (dashboards) dans Kibana

  • Interpréter et communiquer des informations significatives extraites de visualisations de données complexes créées dans Kibana.
  • Utiliser efficacement les fonctionnalités de personnalisation (mise en forme, couleurs, légendes) pour créer des visualisations claires et informatives.
  • Implémenter des filtres et des agrégations complexes pour affiner les analyses de données.
  • Construire des tableaux de bord interactifs et dynamiques intégrant plusieurs visualisations.
  • Maîtriser l'utilisation des différents types de visualisations avancées de Kibana (cartes de chaleur, bulles, etc.).

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Comment analyser des données en temps réel avec Elasticsearch et Kibana ?

Date Début : 16/04/2026

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UpdatedFeb 28 2025

  • 8 total hours
  • Begginer

Connaissance de base d'Elasticsearch et de Kibana Compréhension des concepts d'indexation en temps réel et de mise à jour des documents Expérience avec les requêtes de recherche et les agrégations dans Elasticsearch Notions sur l'ingestion de données en temps réel avec Logstash ou Beats (Filebeat, Metricbeat) Familiarité avec la création de visualisations dynamiques et de tableaux de bord dans Kibana

  • Interpréter les résultats des analyses de données en temps réel pour identifier des tendances et des anomalies.
  • Visualiser des données en temps réel à l'aide de tableaux de bord Kibana personnalisés.
  • Créer et exécuter des requêtes Elasticsearch pour récupérer et analyser des données en temps réel.
  • Configurer un pipeline d'indexation Elasticsearch pour traiter des données entrantes en temps réel.
  • Identifier les principales fonctionnalités d'Elasticsearch pour l'analyse de données en temps réel.

By Ehabib Benlahmer -35%

Comment créer des dashboards interactifs dans Kibana ?

Date Début : 16/04/2026

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UpdatedFeb 28 2025

  • 5 total hours
  • Begginer

Connaissance de base de Kibana et de son interface utilisateur Compréhension des concepts d'index et de documents dans Elasticsearch Expérience avec les visualisations de base dans Kibana (graphiques à barres, lignes, secteurs) Notions sur les filtres et les requêtes de recherche (Query DSL) pour affiner les données Familiarité avec les fonctionnalités de drill-down et d'interaction dans les tableaux de bord

  • Partager et exporter un dashboard Kibana sous différents formats (PDF, image, etc.).
  • Importer et transformer des données dans Elasticsearch pour une utilisation optimale dans Kibana.
  • Utiliser les fonctionnalités d'interaction de Kibana (filtres, sélections) pour créer des dashboards dynamiques et informatifs.
  • Construire un dashboard Kibana fonctionnel incluant au moins trois visualisations différentes, reliées à une source de données unique.
  • Décrire les différents types de visualisations disponibles dans Kibana et choisir celles appropriées à différents types de données.
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