ESHub
Le programme officiel de certification des compétences en construction (CSCS)
ID du cours : 2501050108809ESH
Dates du cours : 05/01/25 Durée du cours : 1 Jour(s) d'étude Lieu du cours : Londres, Royaume-Uni
Catégorie de cours : Programmes uniques
Sous-catégories de cours :
Éducation et développement professionnel Santé, sécurité et bien-être Leadership et gestion Durabilité et pratiques environnementales Sécurité de la construction Durabilité environnementale Santé et bien-être Leadership et communication Assurance qualité Gestion des risques Développement des compétences techniques
Informations sur le cours
Introduction
Notre formation est conçue comme une formation intensive d'une journée. Vous y apprendrez les notions de santé et de sécurité dans le secteur de la construction nécessaires à la réussite de votre formation. À l'issue de la formation, vous passerez un test en ligne qui évaluera vos connaissances acquises au cours de la journée.
Objectifs
Après avoir réussi votre test, vous recevrez la confirmation de votre carte CSCS. Vous recevrez ensuite une confirmation de vos résultats et de votre carte CSCS. Votre carte CSCS originale et votre certificat vous parviendront sous 10 jours ouvrés.
À qui s'adresse cette formation ?
Toute personne souhaitant travailler sur des chantiers de construction Toute personne souhaitant postuler à un emploi dans le secteur de la construction Toute personne souhaitant accéder à un chantier de construction au Royaume-Uni (obligatoire)
Méthode de formation
• Pré-évaluation • Enseignement en groupe en direct • Utilisation d'exemples concrets, d'études de cas et d'exercices • Participation et discussion interactives • Présentation PowerPoint, écran LCD et tableau à feuilles mobiles • Activités et tests de groupe • Post-évaluation
Soutien au programme
Ce programme est soutenu par : * Des discussions interactives * Des jeux de rôle * Des études de cas et met en évidence les techniques à la disposition des participants.
Agenda quotidien
Agenda du matin : * 9h00-9h30 (pré-évaluation, compléter le registre et présence) * 9h30-11h30 (session technique) * 11h30-11h45 (pause-café) * 11h45-12h45 (session technique) * 12h45-13h00 (pause de révision) * 13h00-14h00 (test CSCS) Aganda de l'après-midi : * 14h30-15h00 (pré-évaluation, compléter le registre et présence) * 15h00-18h30 (session technique) * 18h30-18h45 (pause-café) * 18h45-19h45 (session technique) * 19h45-20h00 (pause de révision) * 20h00-21h00 (CSCS (Test)
Plans de cours
Week 1
Day 1:
Introduction to Big Data and AI
Overview of Big Data: Characteristics, Types, and Sources
The Importance of Big Data in the Modern Business Landscape
Introduction to Artificial Intelligence: Key Concepts and Technologies
Relationship Between Big Data and AI: How They Work Together
Day 2:
Big Data Technologies and Tools
Data Collection and Storage Techniques for Big Data
Data Processing Frameworks: Hadoop, Spark, and Other Big Data Tools
Data Quality and Cleansing: Ensuring Accurate Insights
Introduction to Data Warehousing and Cloud-Based Solutions
Day 3:
Machine Learning and Deep Learning
Overview of Machine Learning: Types and Algorithms
Supervised vs. Unsupervised Learning: Key Differences and Applications
Introduction to Deep Learning and Neural Networks
Hands-On: Building a Simple Machine Learning Model
Day 4:
Advanced AI Techniques and Applications
Natural Language Processing (NLP) and Computer Vision
Reinforcement Learning and Its Applications
Case Studies: Successful AI Implementations in Various Industries
Hands-On: Training a Deep Learning Model for Image Recognition
Day 5:
Ethical Considerations and Practical Applications
Ethical Issues in Big Data and AI: Privacy, Bias, and Accountability
Best Practices for Data Security and Compliance with Regulations
Implementing AI Solutions in Business: Challenges and Strategies
Final Project: Solving a Real-World Problem Using Big Data and AI
Introduction to Big Data and AI
Overview of Big Data: Characteristics, Types, and Sources
The Importance of Big Data in the Modern Business Landscape
Introduction to Artificial Intelligence: Key Concepts and Technologies
Relationship Between Big Data and AI: How They Work Together
Day 2:
Big Data Technologies and Tools
Data Collection and Storage Techniques for Big Data
Data Processing Frameworks: Hadoop, Spark, and Other Big Data Tools
Data Quality and Cleansing: Ensuring Accurate Insights
Introduction to Data Warehousing and Cloud-Based Solutions
Day 3:
Machine Learning and Deep Learning
Overview of Machine Learning: Types and Algorithms
Supervised vs. Unsupervised Learning: Key Differences and Applications
Introduction to Deep Learning and Neural Networks
Hands-On: Building a Simple Machine Learning Model
Day 4:
Advanced AI Techniques and Applications
Natural Language Processing (NLP) and Computer Vision
Reinforcement Learning and Its Applications
Case Studies: Successful AI Implementations in Various Industries
Hands-On: Training a Deep Learning Model for Image Recognition
Day 5:
Ethical Considerations and Practical Applications
Ethical Issues in Big Data and AI: Privacy, Bias, and Accountability
Best Practices for Data Security and Compliance with Regulations
Implementing AI Solutions in Business: Challenges and Strategies
Final Project: Solving a Real-World Problem Using Big Data and AI
Semaine 02
Semaine 02
Semaine 03
Semaine 03
Semaine 04
Semaine 04
Semaine 05
Semaine 05
Semaine 06
Semaine 06
Semaine 07
Semaine 07
Semaine 08
Semaine 08
Semaine 09
Semaine 09
