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48 professeurs particuliers de soutien scolaire à Saint‑Prix

Mathilde

46€

60-min.

/h

Module #1 - Cours d'introduction au Search Engine Optimization (SEO)

Module #1 - Cours d'introduction au Search Engine Optimization (SEO)

Le SEO, ou Search Engine Optimization (optimisation pour les moteurs de recherche), est l'ensemble des techniques visant à améliorer la visibilité et le classement d'un site internet sur les pages de résultats des moteurs de recherche (SERP). Contrairement au SEA (Search Engine Advertising), qui repose sur la publicité payante, le SEO est une stratégie à long terme basée sur des méthodes naturelles et organiques. L'objectif principal du SEO est d’amener du trafic qualifié sur un site internet en obtenant la meilleure position possible dans les résultats de recherche. Le but ultime du SEO est d’apparaître sur la première page de Google. Par ailleurs, bien que Google soit le leader incontesté des moteurs de recherche, le SEO s'applique également à d'autres moteurs de recherche comme Bing, Yahoo et des plateformes spécifiques comme YouTube, qui fonctionnent également sur des algorithmes de recherche. Dans ce module de formation, nous verrons ensemble différents points : 1. Qu’est-ce que le SEO (Search Engine Optimization) ? 1.1 Définition du SEO 1.2 Pourquoi le SEO est-il important et essentiel pour une stratégie digitale ? 1.3 Quels sont les bénéfices du SEO sur le long terme ? 1.4 Quelles sont les composantes principales du SEO ? 2. Comment fonctionne Google et les autres moteurs de recherche? 2.1 Le fonctionnement des moteurs de recherche 2.2 Pourquoi est-ce essentiel de comprendre le fonctionnement des moteurs de recherche pour le SEO ? 3. Les différences entre le SEO naturel (organique) et le SEA (payant) 3.1 Définition et concepts de base 3.2 Les principales différences entre le SEO et le SEA 3.3 Quand utiliser le SEO naturel et le SEA ?

Olesia

26€

60-min.

/h

trusted teacher iconProfesseur fiable

Formation en informatique, Base des données, Data science, Data Analytics, BI, Big Data

Formation en informatique, Base des données, Data science, Data Analytics, BI, Big Data

Je propose des cours en data development / base des données / machine learning / data science (python): J'offre aussi la possibilité de vous aider pour la réalisation de vos projets académiques. Nous vous accompagnons dans le Data développement de votre entreprise. -1- Databases & Data warehouses (AWS / Google Cloud / Azure Cloud) -2- Machine Learning -3- Deep Learning (tensorflow, pytorch, RNN, CNN, LSTM) -4- Data Processing -5- Machine Learning conception and deployment (docker, ...) -6- Data Pipelines -7- Google Sheets avec Pipelines en temps réel, les macro (VBA) & Connexion à la base de données -8- Dashboards en ligne sur les navigateurs ou sur votre Excel, Google Sheets (Python, R, Power BI, Tableau, Kibana, etc.) -- Notre Tech Stack -- - Databases : AWS DynamoDB, Amazon Redshift, PostgreSQL, MySQL, multi-cubes DBs (EPM/BI platform) - Languages : Python, Spark (Scala, Python, Java), JavaScript, CSS, HTML - Development environment : JSON, SQL, NoSQL, Bash Shell Scripting, Jupyter Notebook, Anaconda, REST API, VSCode, DBeaver, Google services, Platform as a Service (PAAS), Apache Airflow, Serverless Computing, SublimeText - Clouds : Amazon Web Services, Azure Databricks, Google GCP (Google Firebase) - Data Lake AWS/Databricks : EC2 (Linux), IAM, Amazon MWAA (Managed Workflows for Apache Airflow), Lambda, S3, DynamoDB, RedShift ; Kibana, Azure Databricks, CloudFormation - Web crawling/Scraping : Python Scrapy - Data streaming : Airflow, Kafka - Data visualization / ETL : Python, Kibana, Tableau, Power BI & DAX, Excel Power Query (et lang.M) - Continuous integration workflows (CI/CD) : Docker/Google cloud/Kubernetes; Amazon ECS) - Containerized applications : Docker (Docker container, Docker-compose) - Virtualization technologies : VirtualBox, Vmware - Agile outils : Contrôle de version (Git/GitLab), tickets (JIRA), Bitbukets, Trello, Wiki (Confluence), Jetbrains - OS : Linux, Windows

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