Secteur étatique

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  1. Nohaltegkeetscheck (NHC) (Blended learning)

    Objectifs : À la fin de la formation, les apprenants seront capables de/d': Reconnaître les objectifs du NHC et l'importance de son application dans le contexte du PNDD; Distinguer le NHC d'une simple évaluation des incidences sur l'environnement, ou d'un instrument de contrôle par un tiers etc; Appliquer le NHC à un situation concrète et de savoir à qui poser ses éventuelles questions; Mettre en pratique les documents d'accompagnement (documents avec points d'orientation et de guidance et documentation)

  2. Compensation écologique

    Objectifs : À la fin de la formation, les apprenants seront capables de/d': Définir ce qu’est la compensation écologique telle que prévue par la loi modifiée du 18 juillet; Reconnaître dans quels cas le système compensatoire s'applique; Appliquer le système compensatoire écologique dans le cadre de ses missions

  3. Communication interpersonnelle

    Objectifs : À la fin de la formation, les apprenants seront capables de/d' : Identifier les différents contextes de communication; Évaluer l’influence de la relation avec leur interlocuteur; Différencier les états du moi ainsi que les transactions en analyse transactionnelle; Distinguer les différentes attitudes interpersonnelles et les différents niveaux de communication; Analyser pour récolter des informations (observer, écouter, questionner, reformuler)

  4. Marchés publics - Formation au module de publicité et aux avis européens eForms du Portail des marchés publics

    Objectifs : Maîtriser la passation électronique des marchés publics en utilisant le Portail des marchés publics de l'Etat dont les fonctionnalités principales sont:la publication des avis de marchéla mise à disposition de documents de soumission (cahiers des charges) sur le portail internetla gestion des questions des entreprises et des réponsesl’ouverture électronique des offresA l’issue de la session de formation, les utilisateurs doivent maîtriser la totalité des fonctionnalités du portail internet pour la dématérialisation des procédures de marchés publics

  5. Python pour l'intelligence artificielle et la Data Science (e-Learning)

    Objectifs : Au terme de la formation, l'apprenant sera capable de: Maîtriser les concepts fondamentaux et les outils du Machine Learning avec Python utiliser des bibliothèques telles que NumPy, Pandas, et TensorFlow, développer et appliquer des modèles de régression, classification, clustering, et traitement du langage naturel, mettre en œuvre des techniques avancées comme les réseaux de neurones et le Deep Learning

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