Fondamentaux pour le Big Data

Closed
Curso
fr
Francês
24 h
Este conteúdo é classificado como 4 de 5
Fonte
  • De www.fun-mooc.fr
CONDIÇÕES
  • Acesso livre
  • Certificado gratuito
Mais informações
  • 6 sequências
  • Intermediate Level
  • Começa em 25 janeiro 2023
  • Termina em 30 dezembro 2023

Their employees are learning daily with Edflex

  • Safran
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  • TotalEnergies
  • Generali
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Detalhes do curso

Programa de Estudos

Semaine 0 : Introduction - Les enjeux du Big Data et de ce MOOC
Semaine 1 : Python Partie 1 / Algèbre Partie 1
Semaine 2 : Limites des bases de données relationnelles / Python Partie 2/ Algèbre Partie 2
Semaine 3 : Probabilités Partie 1 / Analyse Partie 1
Semaine 4 : Probabilités Partie 2 / Analyse Partie 2
Semaine 5 : Statistique
Semaine 6 : Le classifieur Perceptron

Pré-requisito

Ce MOOC s'adresse à un public ayant des bases en mathématiques et en algorithmique (niveau L2 validé) nécessitant un rafraichissement de ces connaissances pour suivre des formations en data science et big data.
Il peut être suivi en préparation du Mastère Spécialisé « Big data : Gestion et analyse des données massives », du Certificat d’Etudes Spécialisées « Data Scientist » et de la formation courte «Data Science : Introduction au Machine Learning».

Instrutores

Stéphan Clémençon
Professeur au département Traitement du Signal et de l'Image de Télécom ParisTech. Ses recherches portent sur la théorie statistique de l'apprentissage. Il a récemment encadré des projets de recherche nationaux théoriques et appliqués sur ce thème. Il est responsable du Mastère Spécialisé «Big data : Gestion et analyse des données massives» et du Certificat d’Etudes Spécialisées «Data Scientist».

Pierre Senellart
Professeur à l'École normale supérieure et responsable de l'équipe Valda d'Inria Paris, anciennement professeur à Télécom ParisTech. Ses intérêts de recherche portent sur les aspects pratiques et théoriques de la gestion de données du Web, en particulier le crawl et l'archivage du Web, l'extraction d'informations depuis le Web, la gestion de l'incertitude, la fouille du Web, et la gestion de données intensionnelles.

Anne Sabourin
Enseignant-chercheur au département Traitement du Signal et de l'Image de Télécom ParisTech. Ses recherches portent sur l'apprentissage statistique et les méthodes bayésiennes, en particulier pour l'analyse des valeurs extrêmes et la détection d'anomalies.

Joseph Salmon
Enseignant-chercheur au département Traitement du Signal et de l'Image de Télécom ParisTech. Il est spécialisé en traitement statistique des images et en apprentissage statistique. Ses recherches portent sur la création et l'étude d'algorithmes pour le traitement de données en grande dimension.

Alexandre Gramfort
Chercheur à l'INRIA. Ses recherches portent sur le traitement du signal, l'apprentissage statistique et le calcul scientifique avec pour application principale la modélisation et l'analyse de données en neurosciences. Il est un des principaux contributeurs du projet logiciel open source Scikit-Learn qui est la librairie standard pour l'apprentissage statistique en Python.

Ons Jelassi
Enseignante à la formation continue de Télécom ParisTech, responsable des formations Big Data. Elle est coordonnatrice de ce MOOC.

Editor

O Institut Mines-Télécom é um importante ator público do ensino superior, da investigação e da inovação nos domínios da engenharia e da gestão.

É composto por 10 grandes escolas Mines e Télécom sob a tutela do Ministro da Valorização Produtiva (Mines Albi, Mines Alès, Mines Douai, Mines Nantes, Mines ParisTech, Mines Saint-Etienne, Télécom Bretagne, Télécom École de Management, Télécom ParisTech, Télécom SudParis) e duas escolas subsidiárias (Télécom Lille e Eurecom). Mantém uma relação privilegiada com dois parceiros estratégicos, a Mines Nancy, que faz parte da Universidade da Lorena, e a Armines.

O Institut Mines-Télécom está na vanguarda da inovação pedagógica. É o principal grupo de escolas de engenharia em França, formando 8% dos engenheiros todos os anos.

Os seus cursos abertos em linha fazem parte de um movimento para criar e liderar comunidades de aprendizagem inicial e ao longo da vida. O Institut Mines-Télécom contribuirá para este movimento e envolverá todas as suas partes interessadas: professores-investigadores, estudantes e futuros estudantes, diplomados, empresas e, de um modo geral, todos os aprendentes interessados nas áreas de especialização do Instituto.

Plataforma

France Université Numérique est le diffuseur des cours en ligne des établissements d’enseignement supérieur français et de leurs partenaires.

Il opère plusieurs plateformes de diffusion, dont la plus connue, FUN MOOC, est la première plateforme académique francophone mondiale. Grâce à de nombreux établissements partenaires, cette plateforme propose un vaste catalogue de cours s’enrichissant de jour en jour avec des thématiques variées et d’actualité.
 

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