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décembre 18, 2023

Sélection de liens pour la paie

Liens pour la paie et HR Access.
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décembre 18, 2023

Git Cheat Sheet

Mes commandes perso et une cheatsheet des commandes de base de Git. Il y a certainement mieux. J’essaie d’enrichir au fur et à mesure.
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décembre 17, 2023

Markdown Cheat Sheet

Cette cheat sheet fournit des rappels sur la syntaxe Markdown…
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octobre 10, 2023

Associer un matricule à une rubrique de paie

Il est des situations où le seul point d’entrée est un code rubrique de paie. Dans le cas présent, le besoin était de trouver un matricule exemple pour une sélection de rubriques. Ayant les rubriques, il devient possible d’identifier les règles de déclenchement associées.

Cela méritait de se poser quelques minutes et d’essayer de trouver une requête SQL qui fasse le job…

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septembre 14, 2023

Analyse des raisons d'un échec projet HCM

Eric Kimberling, de thirdstage-consulting, revient sur l’ échec d’un projet d’implémentation de Workday. En 10 minutes, il expose les raisons qui, à son sens, expliquent cet aboutissement.
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septembre 12, 2023

MIT : Introduction to Deep Learning en OpenClassRoom

Le MIT a mis en OpenClassRoom sur sa chaine YouTube un certain nombre de formations, dont celles concernant l’initiation technique au Deep Learning.
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septembre 6, 2023

Convertir un fichier RBM en csv

Script awk pour convertir un compte-rendu produit par la chaine RBM en fichier CSV
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septembre 1, 2023

DSN 2024: les éléments de la norme sont disponibles

Net-Entreprise a mis dispositions sur son site tous les éléments nécessaires pour la prise en compte de la norme 2024. Dont le tableau des datatypes utile pour les éditeurs.
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août 24, 2023

Des SQL pour aider à contrôler la DSN

De très GROS SQL pour contrôler les montants en DSN de la prévoyance, des mutuelles, de l’URSSAF, du versement Transport, de l’AGIRC-ARRCO. Nécessite de bien comprendre le SQL et ce qui est proposé à chaque étape. L’avantage qu’ils ont sur des états: c’est que ça va beaucoup plus vite !
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juillet 30, 2023

Python: Pandas in a nutshell

La bibliothèque Pandas fait partie des bibliothèques qu’on doit connaitre lorsqu’on commence en Python. Elle sert pour la manipulation et l’analyse de données matricielles, et est donc particulièrement utile dans l’analyse de grands ensembles de données. Il y a certainement mieux, mais pour commencer, c’est pas mal.
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