Page 62 - Catalogue Formations 2024

COMPRENDRE E-LEARNING
FONDAMENTAUX
DATE & LIEU
POUR LE BIG DATA
Contactez-nous pour la session à venir
PUBLIC/PRÉREQUIS
FO9BD01 GRATUIT DURÉE : 7 SEMAINES
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
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET SCIENCES DES DONNÉES Le MOOC est une solution flexible, accessible et compatible avec le Stéphan CLÉMENÇON
en data science, IA et big data.
PRÉSENTATION
RESPONSABLE(S)
maintien d’une activité professionnelle. Elle vous permet d’acquérir
efficacement le niveau prérequis en informatique et en statistiques
Enseignant-chercheur au département
pour suivre des formations dans le domaine du big data et data
Image, Données, Signal de Télécom
science.
Paris.
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
Enseignante-chercheuse au département
Image, Données, Signal de Télécom
des connaissances de base en statistiques et en informatique que
Paris.
ce MOOC vous propose d’acquérir dans les domaines de l’analyse, Anne SABOURIN
algèbre, probabilités, statistiques, programmation Python et bases
Alexandre GRAMFORT
de données pour le traitement des données massives et la prédiction.
Chercheur à l’INRIA.
D’une part, les bases de données relationnelles ne sont pas toujours
adaptées aux systèmes de données massives qui sont déployées
Pierre SENELLART
dans les contextes big data. Ce MOOC vous explique pourquoi.
Enseignant-chercheur à l’École Normale
D’autre part, le langage Python est un langage très utilisé dans le Supérieure.
domaine du traitement des masses de données. Le MOOC vous initie
à la programmation avec ce langage, particulièrement en utilisant Joseph SALMON
la bibliothèque Numpy. Enseignant-chercheur à l’université de
La formation vous fournit les concepts élémentaires en statistiques Montpellier.
nécessaire au traitement des données massives et la prédiction,
tels que les variables aléatoires, le calcul différentiel, les fonctions Ons JELASSI BEN ATALLAH
Enseignante-chercheuse à Télécom
convexes, les problèmes d’optimisation et les modèles de régression.
Paris.
Ces bases sont appliquées sur un algorithme de classification, le
Perceptron.
ÉVALUATION ET
CERTIFICATION
OBJECTIFS
Chaque partie se termine par un quiz
validant les acquis des différentes
- Développer des applications de base de traitement de données en
sessions vidéos.
Python
Un quiz final faisant suite à un projet
- Utiliser les concepts d’algèbre, d’analyse et de statistiques nécessaires
valide l’ensemble du MOOC.
aux sciences de données
- Identifier les défis liés au stockage et au calcul distribué
MODALITÉS
PÉDAGOGIQUES
PROGRAMME
Formation en e-Learning comportant
des vidéos, des ressources
Programmation Python
pédagogiques, des quiz en ligne et des
Limites des bases de données relationnelles études de cas.
Algèbre CERTIFICATION
FORMATION EN LIGNE OU HYBRIDE Statistiques DU PROGRAMME EN LIGNE DÉLIVRÉE PAR
Analyse
Probabilités
ACCÉDER À L’ENSEMBLE
Classifieur Perceptron

62 contact.exed@telecom-paris.fr | executive-education.telecom-paris.fr | Appelez le 01 75 31 95 90