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Wednesday, 7 August 2024

Ce que vous allez apprendre À la fin de ce cours, vous serez capable de: Pourquoi les bas es de données relationnelles ne sont pas toujours adaptées aux systèmes de données massives qui sont déployées dans les contextes big data. Pourquoi le lan gage Python est un langage très utilisé dans le domaine du traitement des masses de données. Ce cours vous initie à la programmation avec ce langage, particulièrement en utilisant la bibliothèque Numpy. Quelles analyses statistiques nécessitent le traitement des données massives et la prédiction. Cette formation vous fournit les concepts élémentaires en statistiques tels que: les variables aléatoires, le calcul différentiel, les fonctions convexes, les problèmes d'optimisation, les modèles de régression. Ces bases sont appliquées sur un algorithme de classification le Perceptron. Description Le MOOC «Fondamentaux pour le big data» permet d'acquérir efficacement le niveau prérequis en informatique et en statistiques pour suivre des formations dans le domaine du big data et data science.

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La révolution Data & IA par ceux qui la font La Data a changé les schémas de prise de décision et levé les barrières dans l'analyse des données. Elle apparaît aujourd'hui comme une continuité logique et une évolution naturelle de la révolution numérique, et contribue à la mise en place de nouveaux processus, habitudes et usages. L'écosystème technologique du Big Data est d'une grande richesse, il est en ébullition permanente. Nos experts décryptent pour vous les fondamentaux technologiques Data. Informations sur la gestion de vos données et vos droits En envoyant vos données vous acceptez qu'elles soient ainsi recueillies et utilisées par Business & Decision aux fins de traitement de votre demande et d'envoi de toute communication de Business & Decision Vous pourrez à tout moment utiliser le lien de désinscription intégré dans toute communication. En savoir plus sur nos engagements et vos droits sur vos données.

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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.

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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.

Un modèle complexe qui nécessite le plus souvent une expertise pour construire les requêtes et qui va à l'encontre de l'autonomie souhaitée par les métiers pour interroger les données. La difficulté ou l'impossibilité de prendre en compte dans les bases opérationnelles les évolutions de structure (catalogue produits, réseau commercial, etc. ) ou l'augmentation de la profondeur d'historique, ce qui constitue pourtant une demande forte des utilisateurs pour suivre et analyser les impacts de certains changements. Les travaux de Bill Inmon sur l'entrepôt de données et ceux de Ralph Kimball sur la modélisation constituent les fondations du décisionnel que nous connaissons aujourd'hui. Les principales avancées portent principalement sur trois éléments: Une architecture technique dédiée pour le décisionnel constituée d'une base de données pour le stockage, d'un outil de type ETL (Extraction Transformation Loading) pour alimenter la base à partir des systèmes sources et de différents outils pour restituer les informations aux utilisateurs (reporting, analyse, outil statistique, etc. ).

Le « hareng pommes à l'huile » est un grand classique parmi les hors-d'oeuvres français, et on en trouve encore de temps en temps au menu des brasseries et des bistros traditis, ou néo-tradis. {J'en profite pour citer le remarquable projet du labo de recherche de la New York Public Library: What's on the menu? Salade fécampoise — Wikipédia. est une collection numérisée de cartes de restaurant qui remonte aux années 1850, et nos harengs pommes à l'huile y apparaissent un certain nombre de fois. } On comprend sans mal ce qui fait que le mélange fonctionne si bien: la force du hareng, salé et fumé, est tempérée par les tranches de pomme de terre, douces et encore tièdes, leurs contours floutés par les assauts de la vinaigrette. C'est tout ce qu'on attend d'un plat d'hiver: bon pour la santé, satisfaisant, avec les notes claires du cerfeuil, et des petites piques gustatives fournies par le jus de citron et l'oignon cru. Et c'est tout ce qu'on attend d'un plat d'hiver: bon pour la santé (le hareng est un poisson gras qui apporte des omégas 3 mais peu de mercure), satisfaisant (le pouvoir de satiété de la pomme de terre), avec les notes claires du cerfeuil, et des petites piques gustatives fournies par le jus de citron et l'oignon cru.

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Truite saumonée au four en papillote - Le Sucré Salé d'Oum Souhaib Tags: Sauce, Pomme de terre, Tomate, Truite, Pomme, Sel, Poivre, Sucre, Oignon, Persil, Ail, Coriandre, Cumin, Estragon, Citron, Boisson, Facile, Poisson, Huile, Salé, Sucré, Conserve, Jus, Jus de fruits, Four, Ramadan, Maroc, Algerie, Papillote, Épice, Légume, Filet, Afrique, Haché, Aromate, Feuille, Chermoula, Vapeur, Gousse, Afrique du Nord, Poisson gras Truite saumonée au four en papillote truite saumonée au four en papillote, bonjour tout le monde! Hareng pomme à l huile origine avec. Pour aujourd'hui c'est une recette de poisson en papillote super rapide et super facile que je vous propose et vraiment trop bonne!! Et j'ai opté pour la truite saumonée que j'ai cuit au four agrémentée avec des épices, de l huile d'olive et un filet de jus de citron. j'ai choisi la cuisson en papillote car c'est une cuisson comme à la vapeur qui conserve toutes les saveurs et en plus c'est simple et rapide!! Toutefois je vous conseille de les préparer avec du papier cuisson car c'est beaucoup plus sain que le papier d'aluminium (cet article date de 2011 donc mes photos sont anciennes, depuis mes papillotes sont en papier cuisson).

Harengs pommes à l'huile du bistrot Un classique incontournable du menu populaire des années 60. Dans les verres, un Muscadet sur lie, voire une bière... Ingrédients pour 4 convives 800 g de pommes de terre 8 filets de harengs saurs à l'huile 2 oignons 1 cuillère à soupe de vin blanc sec: Muscadet 6 cuillères à soupe d'huile 1 cuillère à soupe de ciboulette - ciselée Sel & Poivre noir Indications de préparation Cuire les pommes de terre non pelées à l'eau bouillante de 20 à 25 min. Égoutter puis les peler. Les couper en rondelles épaisses. Arroser de vin blanc. Peler et couper en fines rondelles les 2 oignons blancs. Dissocier les anneaux. Égoutter les filet de harengs. Préparer une vinaigrette avec l'huile, le vinaigre, le sel et le poivre. Assaisonner les pommes de terre avec la vinaigrette. Répartir dans les assiettes de service. Hareng pomme à l huile origine briggs. Ajouter 2 filets de harengs par assiette. Parsemer de ciboulette ciselée. Servir aussitôt avec les pommes de terre encore tièdes. À partir du XII e siècle on pratique le "saurrisage" du hareng.