Les Fondamentaux De La Business Intelligence
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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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.
Les fondamentaux de la révolution Big Data et Data Science 3. 15 (41 notes) / 109 participants inscrits Créé par Collège de Paris Dernière mise à jour: 2021-05-23 Description La révolution des données est en marche. Pour bénéficier de toutes les opportunités du Big Data, plongez dans l'écosystème des Data Science! Ce cours présente tous les éléments fondamentaux à la fois techniques et économiques. Il vous permet d'acquérir des bases solides et d'appréhender le champ des possibles de la révolution Big Data dans tous les domaines. in Les participants ont également acheté À propos des formateurs 3. 7 Calificación 560 Estudiantes 7 Cursos Collège de Paris On Line Campus Manager Le Collège de Paris regroupe des établissements d'enseignement supérieur français qui interviennent dans des domaines d'excellence française. Nous diffusons nos cours sur Udemy pour vous permettre d'acquérir en ligne des compétences professionnelles et des certifications reconnues par l'État. Les certificats délivrés à l'issue de vos cours suivis sur Udemy vous permettront de préparer partiellement des titres inscrits au Répertoire National des Certifications Professionnelles (RNCP) reconnus par l'État.
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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.
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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Une architecture fonctionnelle à plusieurs étages avec un ODS, un entrepôt de données (datawarehouse), des magasins métiers (datamarts), l'ensemble permettant de transformer de la données brutes en informations contextualisées et qualifiées pour des utilisateurs métiers. Une modélisation en étoile (star schema) offrant aux utilisateurs un accès simplifié aux données et d'excellents temps de réponse à leurs requêtes. Cette approche a permis de répondre aux besoins de pilotage des entreprises. La BI a pris de l'importance dans les organisations, les entrepôts se sont étoffés pour couvrir tous les domaines d'activité. Souvent rattaché au début à des pôles applicatifs métiers, le décisionnel est devenu au fil des années une activité reconnue, structurée la plupart du temps autour d'une cellule transverse de la DSI. Pendant plus de vingt ans, le succès ne s'est pas démenti. Les sociétés de l'internet ont été les premières à rencontrer des problèmes, suivies de près par celles de la grande distribution.
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