Séminaires

J’enseigne des séminaires et des conférences depuis 2000.

Sujets

  • Depuis 2025 MS Fabric
  • Data Lakehousing avec MS Azure depuis 2020
  • Depuis 2010 Science des données / Data Mining
  • Depuis 2005 Business Intelligence et développement de bases de données avec MS SQL Server et Oracle
  • Technologies XML et produits Altova depuis 2000

Formats

  • Séminaires publics à dates fixes dans les lieux de séminaires Comelio
  • Séminaires internes avec des thèmes et des axes personnalisés sur vos locaux
  • Webinaires à dates fixes ou individuelles
  • Réservation via Comelio Swiss GmbH

MS Azure & MS Fabric

Un cours d’analyse commerciale avec Microsoft Azure ou Microsoft Fabric enseigne comment les entreprises peuvent transformer leurs données en informations précieuses.

Un tel cours s’adresse aux analystes de données, aux développeurs de business intelligence et aux décideurs informatiques qui souhaitent utiliser des analyses cloud modernes.

MS Azure

  • Notions de base sur Microsoft Azure : introduction à la plateforme cloud
  • Azure pour les analystes commerciaux : comprendre et utiliser les technologies cloud
  • Premiers pas avec Azure Data Services : SQL, Data Lake et Synapse

MS Fabric

  • Microsoft Fabric : Présentation de la nouvelle plateforme de données et d’analyse
  • Notions de base sur Microsoft Fabric : OneLake, charges de travail et Power BI
  • Analyse commerciale avec Microsoft Fabric : de l’intégration des données au reporting
  • Microsoft Fabric pour les ingénieurs de données : flux de données, pipelines et blocs-notes

Gestion et analyse des données

  • Azure Data Factory : processus ETL et intégration de données
  • Azure Synapse Analytics : Entreposage de données et analyse de Big Data
  • Business Intelligence avec Azure et Power BI

Apprentissage automatique et IA

  • Machine Learning avec Azure ML : développement et déploiement de modèles
  • Azure AI Services : Intelligence artificielle pour les entreprises
  • Analyse prédictive avec Azure : de la préparation des données au modèle

Séminaires sur la science des données

J’enseigne les statistiques depuis 2015, d’abord avec R et Minitab, puis également avec Python et en combinaison avec MS Azure / Fabric ou la base de données Oracle.

Un cours de science des données avec R ou Python enseigne les bases et les techniques avancées pour l’analyse et l’interprétation des données. Un tel cours est idéal pour les analystes de données, les scientifiques de données ou toute personne souhaitant prendre des décisions basées sur les données.

R

L’analyse de données complexes nécessite le soutien d’un environnement statistique. Ici, j’ai choisi R car il est open source et offre une gamme impressionnante de packages d’analyse.

  • Notions de base sur R
  • Exploration de données R
  • Cours I et II sur les méthodes multivariées de R
  • Analyse des séries chronologiques R
  • Analyse de régression R

Python

Si vous souhaitez intégrer des analyses statistiques de manière complète dans un logiciel plus volumineux, Python est le bon choix.

  • Notions de base sur Python Statistiques
  • Exploration de données Python
  • Méthodes multivariées Python
  • Analyse des séries chronologiques Python

Minitab

Il existe des procédures statistiques spéciales pour la production et la qualité.

J’anime les séminaires en utilisant Minitab, le produit statistique leader dans le domaine des statistiques d’ingénierie.

  • Plan d’expériences (DOE)
  • Contrôle statistique des processus (DOE)
  • Statistiques d’ingénierie avec Minitab

Bases des données

Pendant des décennies, le premier contact avec une base de données a été le langage de requête SQL, et j’enseigne T-SQL pour MS SQL Server et Oracle SQL. Vous pouvez ensuite développer des applications de base de données en utilisant T-SQL et Oracle PL/SQL.

Ces séminaires s’adressent aux développeurs, analystes et administrateurs de bases de données qui souhaitent approfondir leurs connaissances SQL ou utiliser PL/SQL et T-SQL pour une logique métier complexe.

MS SQL Server

Un séminaire T-SQL enseigne les bases et les techniques avancées du langage de requête Microsoft SQL Server. Pour développer des solutions de business intelligence, vous avez besoin de technologies supplémentaires telles que MS Power BI ou SSAS.

Développement

  • Requêtes et analyses avec T-SQL
  • Développement de base de données
  • Administration
  • Intégration XML/JSON

Exploration de données

  • SQL Server Integration Services / SSIS
  • Analysis Services / SSAS Tabular Model et DAX
  • MS Power BI avec Power Query / M

Oracle

Ces séminaires enseignent à la fois les techniques SQL classiques et PL/SQL, l’extension procédurale de SQL dans Oracle. De plus, vous pouvez utiliser PL/SQL pour effectuer l’exploration de données avec la base de données Oracle.

Développement

  • Requêtes et analyses avec Oracle SQL
  • Développement de bases de données avec Oracle PL/SQL
  • Intégration XML/JSON

Exploration de données

  • Exploration de données avec Oracle Data Miner
  • Exploration de données avec Oracle PL/SQL
  • Analyses statistiques avec Oracle SQL

XML

Je travaille avec XML depuis 1999 – depuis la publication de la norme XML/DTD.

Standards XML

J´enseigne un séminaire distinct pour chaque norme XML importante et de grande envergure, les séminaires combinés de plusieurs jours étant particulièrement adaptés pour débuter dans la modélisation et le traitement XML.

  • Introduction au XML
  • Schéma XML
  • XSLT
  • XSL-FO

Altova MissionKit

En théorie, vous n’avez besoin que d’un éditeur de texte pour travailler avec XML, mais un produit comme Altova XMLSpy a un impact important sur le développement rapide. De plus, Altova propose des outils graphiques pour le traitement des données XML dans des formats d’impression ou simplement pour l’intégration de données.

  • Altova XMLSpy
  • Altova StyleVision
  • Altova MapForce

Intégration

Toutes les principales bases de données offrent des options permettant de générer des données XML à partir de requêtes relationnelles, de décomposer les données XML entrantes de manière relationnelle ou de les stocker entièrement en XML et de les interroger ou de les traiter ultérieurement.

  • MS SQL Server, T-SQL et XML
  • Oracle, PL/SQL et XML