Projet
- Dévloppeur
2011 - 2011
réalisation d'un logiciel pour la gestion de stock d'un magasin centrale de Société National des Véhicule Industriel S.N.V.I (Rouiba).
Compétence Informatique :
langages : Java j'ai travaillé avec Java pendant 3 ans. (les deux Projet Fin d'Etude sont réalisé par Java) soit eclipse (tous les versiond) ou netbeans (tous les versiond) dans Java je métrise (JSP durant le 3em année, JSF durant 1er annnée master, et le modèle de programtion orienté composant durant 1er année master, Java Persistence API durant 1er année master, Spring framework, ), C++ Durant 1er et 2em année licence, C# ( l'aplication d'inventaire "serveur" ), Windows Phone C# Smart Device pour le coté mobile,ASP, HTML, PHP(JOOMLA WORDPRESS),CSS,JavaScript, et des fichiers du configuration (XML).
sous Formation: Joomla,C#,PHP.
Administration et Système d'exploitation: Installation et utilisation des tous les versions Windows, windows Server 2008 R2, Linux et Ubuntu
Les réseaux : les réseaux IP, configuration des (Routeur,Switch Cisco) les routages dynamique ou statique (RipV2, OSPF, igrp, ) .
des connaissances riches : GSM et UMTS et GPS et 3G c'est tous ce qui concerne la gestion des appelle, d'accès au réseau mobile, et aussi les méthodes utilisé dans le cas de changement de BTS (HANDOVER) et BMS. Généralités sur les systèmes embarqués,Systèmes d'exploitation embarqués : TinyOS, Sécurité dans les systèmes embarqués, Communication dans les systèmes embarqués.
Infographie/Multimédia : Connaissance de base sur Photoshop .
base de donnée :SQL, MySql, PHPMyAdmin, Ms Access, SQL server. sqlserver 2008 R2
Serveur locale : XAMP, FileZilla pour taransfer de fichier ,WAMP
domaine de bigdata : dans ce domain j'ai dans notre Projet de Fin d'Etude Cycle (Master), j'ai utilisé le modèle du progrmation MapReduce Java implément Par hadoop 1.2.1 (la version le plus stable) (hadoop pour le bigdata) invenaté par google en 2004. dans ce cas de modèle on peut crée des applications pour des donnée massive avec un temps d'éxécution ploynomiale Exponentielle ce basé sur des Maps et Reduce.
Dans le BIGDATA aussi : j'ai conféguré un CLUSTER ou on peut dire une Grid de clacule qui contient 4 PC (2 MASTER et 2 SLAVE ) 1 Master pour NameNode et l'autre pour SconderyNamenode et les reste pour les SLAVEs;
Méthodes de modélisation : Merise et UML mais j'ai utilisé beaucoup plus le Merise.
Bureautique : tous les versions de l'office.
