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Sunday, 1 September 2024
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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Le MOOC vous initie à la programmation avec ce langage, particulièrement en utilisant la bibliothèque Numpy. La formation vous fournit les concepts élémentaires en statistiques nécessaire au traitement des données massives et la prédiction, tels que les variables aléatoires, le calcul différentiel, les fonctions convexes, les problèmes d'optimisation et les modèles de régression. Ces bases sont appliquées sur un algorithme de classification, le Perceptron. Programme Programmation Python Limites des bases de données relationnelles Algèbre Analyse Probabilités Statistiques Classifieur Perceptron Modalités pédagogiques Formation en elearning comportant des vidéos, des ressources pédagogiques, des quiz en ligne et des études de cas. Public cible et prérequis Ce MOOC s'adresse à un public ayant des bases en mathématiques et en algorithmique (niveau L2 validé) nécessitant un rafraichissement de ses connaissances pour suivre des formations en data science, IA et Big Data. Évaluation et certification Chaque partie se termine par un quiz validant les acquis des différentes sessions vidéos.

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L'accroissement démesuré des volumes de données ont en effet mis en lumière une limitation technique de nos architectures classiques qui conduira à l'avènement du Big Data. Nous détaillerons ce point dans un billet suivant.

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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.

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Le big data offre de nouvelles opportunités d'emplois au sein des entreprises et des administrations. De nombreuses formations préparant à ces opportunités de métiers existent. Le suivi de ces formations nécessite des connaissances de base en statistiques et en informatique que ce MOOC vous propose d'acquérir dans les domaines de l'analyse, algèbre, probabilités, statistiques, programmation Python et bases de données. Format Ce MOOC est ouvert à la demande: vous pouvez vous inscrire quand vous le souhaitez, et avancer à votre rythme. Il comporte 6 semaines. Les forums de discussions seront animés une demi-journée par semaine. Prérequis 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».

Un quiz final faisant suite à un projet valide l'ensemble du MOOC. Responsable(s) Stéphan Clémençon: Enseignant-chercheur au département Image, Données, Signal de Télécom Paris Anne Sabourin: Enseignant-chercheur au département Image, Données, Signal de Télécom Paris. Alexande Gramfort: Chercheur à l'INRIA Pierre Senellart: Enseignante-chercheuse à l'Ecole Normale Supérieure Joseph Salmon: Enseignant-chercheur à l'université de Montpellier Ons Jelassi: Enseignante à Télécom Paris

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 principales avancées 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. ).

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Conseils & Avertissements Garder les lames et le filtre à air propre pour des performances optimales. Comment Regler le Carburateur sur une Stihl HS-80 Le Stihl HS-80 taille-haie rend le travail rapide de tailler des haies et arbustes autour de votre propriete. Le Stihl HS-80 est un professionnel de la serie a essence de taille-haie. Au fil du temps, vous pourriez trouver que le taille-haie n'est pas au ralenti comme il se doit ou les lames de continuer a avancer au ralenti. Lorsque cela arrive, il est necessaire de regler le carburateur sur la Stihl HS-80. Stihl jeux de la grande vitesse a l'usine, et il n'y a pas d'ajustement. Toutefois, il est possible de regler la vitesse de ralenti et d'ajuster le niveau de reglages de la vitesse pour faire fonctionner le Stihl HS-80 de maniere aussi efficace que possible. Le Stihl HS-80 taille-haie rend le travail rapide de tailler des haies et arbustes autour de votre propriete. Toutefois, il est possible de regler la vitesse de ralenti et d'ajuster le niveau de reglages de la vitesse pour faire fonctionner le Stihl HS-80 de maniere aussi efficace que possible.

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Ajouté le: 11/09/2012 19:33 Message Gislain: il faut verifier le calage de ton volant moteur il me semble qu il n y a pas de clavète monter sur cône => désolé mais c'est du chinois pour moi. peux-tu m'expliquer ce que c'est comment le vérifier? Quand je regarde sur l'éclaté de mon moteur j'ai d'un coté le rotor permettant l'allumage de la bougie, et de l'autre l'embrayage pour la lame. Tu me parles du calage du rotor pour l'étincelle? si c'est le cas je pense que le faite d'avoir démarré 2 fois m'indique que je suis bien calé. Ajouté le: 11/09/2012 21:10 Message Sebourlon: Membrane durcie, elle risque d'actionner en permanence (rester appuyé) sur le levier de pointeau donc tu as une arrivée continu du carburant. Un peu comme si le flotteur d'un carbu a cuve restait au fond de la cuve. ok, je comprend. Par contre tu parles bien de la membrane de réglage (coté bulle de pompage? je vais essayé de controler ca, voir changer la membrane si je n'arrive pas a le vérifier. Sinon pour info j'ai démonté mon bloc moteur pour vérifier la culasse et le piston, tout est nickel( hormis le faite que j'ai cassé un segment en remontant:(, mais il est maintenant remplacé).

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