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B36 - Fondamentaux pour le Big data / MOOC - 24H

Accessible en Formation à distance
Volume horaire total 24h

Responsables

Institut Mines-Télécom

Pré-requis

Ce MOOC s'adresse à un public ayant des bases en mathématiques et en algorithmique (niveau L2 validé) nécessitant un rafraîchissement de ses connaissances pour suivre des formations en data science et big data.

Modalités de participation :

  • Inscription au cours (gratuit) via ce lien : www.fun-mooc.fr/courses/course-v1:MinesTelecom+04006+session10/about
  • À la fin du cours et après réception de l'attestation de suivi de FUN, inscrivez-vous sur SIGED (B52) et ajoutez l'attestation. Vous recevrez alors une attestation de formation de l'Université de Lyon. Attention certaines écoles doctorales ne reconnaissent pas les formations en ligne. Renseignez-vous auprès de la vôtre.

Objectifs

Le MOOC «Fondamentaux pour le big data» 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. De nombreuses formations préparant à ces opportunités de métiers existent.

Contenu

Description complète sur FUN

Ce MOOC vous propose d’acquérir des connaissances de base en statistiques et en informatique dans les domaines de l’analyse, algèbre, probabilités, statistiques, programmation Python et 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 vous explique pourquoi.

D’autre part, le langage Python est un langage très utilisé dans le domaine du traitement des masses de données. Ce cours vous initie à la programmation avec ce langage, particulièrement en utilisant la bibliothèque Numpy.

Enfin, le traitement des données massives et la prédiction nécessitent des analyses statistiques. Cette formation vous fournit les concepts élémentaires en statistiques 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.

Calendrier

Cours disponible entre le 3 décembre 2019 et le 13 janvier 2021 |Ouvert toute l'année
4 heures/semaine pendant 6 semaines, à votre rythme.

Informations complémentaires

 FUN est une plateforme de MOOCs initiée par le ministère de l'Enseignement supérieur et de la Recherche.