Améliorez vos compétences en matière de Développement d'Applications de Bases de Données, grâce à la meilleure université en ligne au monde selon Forbes, grâce à TECH" 

L'analyse des données est fondamentale pour la prise de décision des ingénieurs. Les ingénieurs utilisent des données pour concevoir et développer des produits et des systèmes, identifier des problèmes ou évaluer les performances des systèmes existants. Si les données ne sont pas analysées correctement, des décisions erronées peuvent être prises ou de bonnes opportunités peuvent être perdues. 

C'est pourquoi TECH a conçu un Certificat en Analyse et Traitement des Données qui vise à fournir aux étudiants les aptitudes et les compétences nécessaires pour qu'ils puissent effectuer leur travail en tant que spécialistes avec la plus grande efficacité et la meilleure qualité possible. Ainsi, tout au long de ce programme, des aspects tels que les Étapes de la Conception d'une Base de Données, l'Imputation des Valeurs Manquantes, les Tests d'Homoscédasticité, les Fichiers de Données ou encore les Notions de HTML et d'Expressions Régulières seront abordés. 

Tout cela, grâce à un mode pratique 100% en ligne qui permet aux étudiants d'organiser leur emploi du temps et leurs études, en les combinant avec leur travail et leurs intérêts quotidiens. En outre, ce diplôme dispose du matériel théorique et pratique le plus complet du marché, ce qui facilite le processus d'étude de l'étudiant et lui permet d'atteindre ses objectifs rapidement et efficacement.   

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Ce Certificat en Analyse et Traitement des Données contient le programme académique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivantes:  

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Analyse et Traitement des Données
• Des contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations sanitaires essentielles à la pratique professionnelle 
• Des exercices pratiques afin d’effectuer un processus d’auto-évaluation pour améliorer l’apprentissage 
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes 
• Des cours théoriques, des questions à l'expert, des forums de discussion sur des sujets controversés et un travail de réflexion individuel 
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet. controversés et travail de réflexion individuel 
• Il est possible d'accéder aux contenus depuis tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion à internet

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Le corps enseignant du programme comprend des professionnels du secteur qui apportent l'expérience de leur travail à cette formation, ainsi que des spécialistes reconnus de grandes sociétés et d'universités prestigieuses. 

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel. Ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles. 

La conception de ce programme est basée sur l'Apprentissage par Problèmes. Ainsi l'étudiant devra essayer de résoudre les différentes situations de pratique professionnelle qui se présentent à lui tout au long du Certificat. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.   

Plongez dans les Étapes de la Conception d'une Base de Données depuis le confort de votre maison et à n'importe quel moment de la journée"

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La structure et toutes les ressources didactiques de ce programme d'études ont été conçus par les professionnels renommés qui composent l'équipe d'experts TECH dans le domaine de l'ingénierie. Ces spécialistes ont mis à profit leur une grande expérience et leurs connaissances spécialisées pour créer un contenu pratique et totalement actualisé. Le tout, basé sur la méthodologie d'enseignement la plus efficace, le Relearning de TECH. 

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Module 1. Bases de données: conception et gestion 

1.1. Introduction aux bases de données 

1.1.1. Qu'est-ce qu'une base de données? 
1.1.2. Histoire des systèmes de base de données 

1.2. Système d'informations et bases de données 

1.2.1. Concepts 
1.2.2. Caractéristiques 
1.2.3. Évolution des bases de données 

1.3. Définition et caractéristiques d'un système de gestion de base de données 

1.3.1. Définition 
1.3.2. Caractéristiques 

1.4. Architecture des systèmes de gestion de base de données 

1.4.1. Architectures centralisées et client-serveur 
1.4.2. Architectures de systèmes de serveurs 
1.4.3. Systèmes parallèles 
1.4.4. Systèmes distribués 
1.4.5. Types de réseaux 

1.5. Principaux systèmes de gestion de base de données 

1.5.1. Types de SGBD 

1.6. Développement d'applications de base de données 

1.6.1. Interfaces web avec les bases de données 
1.6.2. Optimisation des performances 
1.6.3. Tests de performance 
1.6.4. Normalisation 
1.6.5. Commerce électronique 
1.6.6. Système hérité 

1.7. Étapes de la conception d'une base de données 

1.7.1. Design conceptuel 
1.7.2. Conception logique 
1.7.3. Conception des applications 

1.8. Mise en œuvre de la base de données 

1.8.1. Langage de requête structuré (SQL) 
1.8.2. Traitement de données 
1.8.3. Requête de données 
1.8.4. Gestion de base de données avec SQL 
1.8.5. Travailler avec des bases de données SQLite 

1.9. Notions de HTML et d'expressions régulières 

1.9.1. Structure et code d'une page web 
1.9.2. Balises et attributs HTML et CSS 
1.9.3. Recherche de texte à l'aide d'expressions régulières 
1.9.4. Caractères spéciaux, ensembles, groupes et répétitions 

1.10. Collecte et stockage de données à partir de pages web 

1.10.1. Introduction aux outils d'analyse du Web (Web Scraping) 
1.10.2. Programmation des outils de Web Scraping en Python 
1.10.3. Recherche et obtention d’informations à l'aide d'expressions régulières 
1.10.4. Recherche et obtention d’informations avec Beautiful Soup 
1.10.5. Stockage dans les bases de données 
1.10.6. Exportation des résultats dans des fichiers de valeurs séparées par des virgules 

Module 2. Enquête et nettoyage des données 

2.1. Fichiers de données: codage et transformation 

2.1.1. Codage des données 
2.1.2. Transformation des données 

2.2. Contrôle de l'intégrité des données: enquête univariée 

2.2.1. Modèle 
2.2.2. Propriétés 

2.3. Contrôle de l'intégrité des données: étude bivariée 

2.3.1. Modèle 
2.3.2. Propriétés 

2.4. Contrôle de l'intégrité des données: enquête multivariée 

2.4.1. Modèle 
2.4.2. Propriétés 

2.5. Détection des valeurs manquantes 

2.5.1. Problèmes de données manquantes 

2.6. Traitement des valeurs manquantes 

2.6.1. Analyse des valeurs manquantes 

2.7. Imputation des valeurs manquantes 

2.7.1. Imputation de valeurs manquantes dans des variables unidimensionnelles 
2.7.2. Méthodes d'imputation multiple 

2.8. Tests de normalité pour l'évaluation des hypothèses de départ pour l’ analyse des données 

2.8.1. Types de tests 
2.8.2. Exemples 

2.9. Tests de homoscédasticité pour l'évaluation des hypothèses de départ pourl’analyse des données 

2.9.1. Types de tests 
2.9.2. Exemples 

2.10. Tests d’indépendance pour l'évaluation des hypothèses de départ pour l’ analyse des données 

2.10.1. Types de tests 
2.10.2. Exemples

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