Page 66 - Télécom Evolution Catalogue 2018

MOOC : FONDAMENTAUX POUR LE BIG DATA

FO9BD01 DATES

Début de cours : consulter le site
Effort estimé en heures : 24

Durée : 7 semaines

PRÉSENTATION
Le big data offre de nouvelles opportunités au sein des entreprises et administrations. De nombreuses formations préparant aux
métiers du big data existent. Au sein de Télécom ParisTech, nous proposons un Mastère Spécialisé « Big Data : Gestion et analyse des
données massives » et un Certificat d’Etudes Spécialisées « Data Scientist ». Le suivi de ces formations nécessite des connaissances
de base en statistiques, en mathématiques et en informatique.
L’objectif de ce MOOC est de fournir ces connaissances de base. Les compétences visées par le MOOC constituent un préalable
indispensable aux formations préparant aux métiers du big data dans les domaines de l’analyse, l’algèbre, les probabilités, les
statistiques, la programmation Python et les bases de données.
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 en explique les raisons.
BIG DATA D’autre part, le langage Python est un langage très utilisé dans le domaine du traitement des grandes masses de données. Ce cours
initie à la programmation basée sur ce langage, particulièrement avec la bibliothèque Numpy.
Enfin, le traitement des données massives et la prédiction nécessitent des analyses statistiques. Cette formation fournit les concepts
élémentaires en statistiques tels que les processus aléatoires, le calcul différentiel, les fonctions convexes, les problèmes d’optimisation
et les modèles de régression. Ces bases sont appliquées à un algorithme de classification, le Perceptron.
Un test de connaissance de type quiz est organisé avant le début du MOOC afin de vérifier le niveau des candidats. La formation
est constituée de 7 parties : programmation Python, limites des bases de données relationnelles, algèbre, analyse, probabilités,
statistiques et un exemple de classifieur, le Perceptron.
Elle est organisée en 7 semaines, un quiz valide les acquis des différentes sessions vidéos. Un quiz final faisant suite à un projet valide
l’ensemble du MOOC.
OBJECTIFS
Développer des applications de base de traitement de données en Python. Utiliser les concepts d’algèbre, d’analyse et de statistiques
nécessaires aux sciences des données. Identifier les défis liés au stockage et au calcul distribué.
PRÉREQUIS INTERVENANTS
Bases en mathématiques et en algorithmique (niveau Stéphan CLÉMENÇON Joseph SALMON
L2 validé) Professeur au département Image, Enseignant-chercheur au
Données, Signal de Télécom département Image, Données,
ParisTech Signal de Télécom ParisTech
Pierre SENELLART Alexandre GRAMFORT
Professeur à l’Ecole Normale Chercheur à l’INRIA
Supérieure
Ons JELASSI
Anne SABOURIN Enseignante à la formation
Enseignant-chercheur au continue de Télécom ParisTech,
département Image, Données, coordinatrice du MOOC
Signal de Télécom ParisTech
PROGRAMME
Semaine 0 : Semaine 3 : Semaine 5 :
ƒ ƒ ƒ
Python Partie 3
Statistiques
Introduction générale
Probabilités Partie 1
Présentation du mini-projet
Semaine 1 : ƒ ƒ
Analyse Partie 1

ƒ Python Partie 1 ƒ Semaine 6 :
Classifieur Perceptron
ƒ Semaine 4 : ƒ
Algèbre Partie 1
Probabilités Partie 2
Semaine 2 : ƒ

Limites des bases de données
ƒ ƒ Analyse Partie 2
relationnelles
Python Partie 2
ƒ
ƒ
Algèbre Partie 2

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