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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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Présentation Le MOOC est une solution flexible, accessible et compatible avec le maintien d'une activité professionnelle. Elle vous 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. Le Big Data offre de nouvelles opportunités d'emplois au sein des entreprises et des administrations. Nos formations préparent à ces opportunités de métiers existants. 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 pour le traitement des données massives et la prédiction. D'une part, les bases de données relationnelles ne sont pas toujours adaptées aux systèmes de données massives qui sont déployées dans les contextes Big Data. Ce MOOC vous explique pourquoi. D'autre part, le langage Python est un langage très utilisé dans le domaine du traitement des masses de données.
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Prochaines sessions (2 jours): 9 et 10 mai 2022 à Paris 21 et 22 novembre 2022 à Paris Formation aussi disponible dans vos locaux (sur demande) A propos Cette formation comprendre les fondamentaux du big data et de la data science est basée sur des cas pratiques afin de vous familiariser avec les concepts du big data et de la data science. Vous apprendrez par des exemples à comprendre l'environnement du big data (Hadoop, Spark, Kafka…) et ses applications (open data, internet des objets…). Cette formation big data vise un public d'analystes, de chargés d'études voulant comprendre les enjeux liés au big data et ne demande aucun prérequis techniques. Inscrivez-vous!
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Le Big Data apparaît aujourd'hui comme une continuité logique et une évolution naturelle du décisionnel. Cet article se propose de faire un retour sur les fondamentaux de la Business Intelligence et ce qui a fait son succès. C'est le premier article d'une série de trois sur le thème "De la BI au Big Data", déjà publié sur le blog des Big Data Les principes de la Business Intelligence Le décisionnel est basé sur un principe simple: la nécessité de construire une architecture dédiée avec une modélisation adaptée. En effet, l'utilisation directe des bases de production pour l'analyse de données pose trois problèmes principaux: Une dégradation du fonctionnement des applications opérationnelles et de la qualité de service requise (SLA) du fait de la non prévisibilité du nombre et de la nature des requêtes Des temps de réponses aux requêtes insatisfaisants du fait d'un modèle en troisième forme normale (3FN) non adapté à des requêtes d'évolution ou de tendances s'appuyant sur un nombre important de lignes dans les tables (plusieurs millions à plusieurs milliards).
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Jean-Guillaume Birot 07-05-2020 L'information est très générale mais utile. Cela balaie tout surement un peu trop vite pour un non informaticien. La formatrice semble suivre son script sans toutefois être à l'aise avec les notions qu'elle présente, surtout technique. Pas toujours très vivant comme façon de présenter (texte lu + slides). Les concepts techniques sont mal présentés. Un non informaticien n'y comprendra rien. La notion de Cluster et les noms comme Hadoop ou Spark apparaissent trop tôt dans le discours, alors qu'ils sont expliqués à la fin. Corriger les fautes sur les slides ("ATOUR DU BIG DATA".... le titre revient sur plusieurs slides). Ce cours a juste le mérite d'identifier les sujets à creuser. Il va générer plus de questions que de réponses mais en 32 mn, c'est pas mal d'en arriver là. Note: quand on prononce avec l'accent "anglais" autant avoir la bonne prononciation. SQL se prononce "Sequel" en anglais. JSON = Jay-zon. Hadoop = ha-doup. in
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Cette malette contient des feuilles de passation et le matériel nécessaire sauf le test Blocks and Box test. Poids: 5. Bilan Ergotherapie Geriatrie.pdf notice & manuel d'utilisation. 5 kilos Cette malette comprend: – Une sacoche BME – Une plaque chauffante – Une casserole – Une boîte en plastique avec couvercle – Un téléphone fixe (avec fil) – Une tasse à café avec sa sous-tasse – Une fourchette – Une pince à linge – Une bougie – Une boîte d'allumettes – Un stylo avec éclairage au bout – Un réveil (avec une pile) – Un peigne – Une paire de ciseaux – Un lacet – Une balle – Un cache oeil – Des pièces de monnaie – Une clé – Les documents nécessaires à la réalisation du bilan Informations complémentaires Poids 5. 07 g
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Présentation Bonjour, Je suis ergothérapeute depuis plusieurs années et je souhaite vous faire partager mes expériences. J'espère qu'il pourra vous donner les renseignements que vous recherchez. N'hésitez pas à réagir en laissant des commentaires. Bonne visite!
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bilans spécifiques aux ergothérapeutes en pédiatrie les bilans des ergothérapeutes Fichier PDF - 1. 5 Mo Publié le lundi 13 mars 2017 Mis à jour le mercredi 22 novembre 2017 par Charlotte Article au format PDF Les autres articles de cette rubrique: Analyse modulaire des évaluations des troubles associés à l'IMC Publié le jeudi 27 octobre 2005 Mis à jour le jeudi 30 avril 2015 EVALUATION ADOS - utilisation de la MIF "améliorée" Publié le mardi 27 février 2007 Evaluation en ergothérapie des troubles des fonctions non verbales (tableaux avec références des bilans) Evaluation ergo des troubles associés à l IMC (trame de rédaction) Publié le vendredi 17 mars 2006 Mis à jour le jeudi 30 avril 2015
Analyse modulaire des évaluations des troubles associés à l'IMC Tableau à double entrée permettant de connaître toutes les compétences mises en jeu dans chaque épreuve de bilans. Utilisé surtout pour le dépistage de la dyspraxie (lésionnelle ou développementale). Mars 2003 Fichier Excel - 34 ko Publié le jeudi 27 octobre 2005 Mis à jour le jeudi 30 avril 2015 Les autres articles de cette rubrique: Publié le lundi 13 mars 2017 par Charlotte Mis à jour le mercredi 22 novembre 2017 Publié le mardi 27 février 2007 Mis à jour le jeudi 30 avril 2015 Publié le jeudi 27 octobre 2005 Publié le vendredi 17 mars 2006 Mis à jour le jeudi 30 avril 2015