Fondamentaux pour le Big Data - Institut Mines-Télécom

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Description

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.

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À tenir en compte

Ce MOOC s'adresse à un public ayant des bases en mathématiques et en algorithmique (niveau L2 validé) nécessitant un rafraichissement de ces connaissances pour suivre des formations en data science et big data. Il peut être suivi en préparation du Mastère Spécialisé « Big data : Gestion et analyse des données massives », du Certificat d’Etudes Spécialisées « Data Scientist » et de la formation courte «Data Science : Introduction au Machine Learning».

Questions / Réponses

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Performances de ce centre

Ce centre a démontré ses qualités sur Emagister
4 ans avec Emagister

Qu'apprend-on avec cette formation ?

  • Python
  • Probabilités
  • Statistique
  • Classifieur Perceptron
  • Big data

Programme

Le centre Dawan présente le programme suivant pour améliorer vos compétences et vous permettre de réaliser vos objectifs. Au cours de cette formation vous pourrez voir différents modules et acquérir de nouvelles connaissances sur les différentes thématiques proposées. Inscrivez-vous afin de pouvoir accéder aux matières suivantes. Lectures recommandées / MOOC recommandés MOOC « Bases de données relationnelles » MOOC Télécom SudParis : Bases de données relationnelles.

Plan du cours

Cette formation est précédée d’un quiz de validation de niveau. Elle est constituée de 7 parties et organisée en 6 semaines, chaque partie se termine par un quiz validant les acquis des différentes sessions vidéos. Un quiz final faisant suite à un projet validera l’ensemble du MOOC.

  • Semaine 0 : Introduction : Les enjeux du Big Data et de ce MOOC
  • Semaine 1 : Python Partie 1 / Algèbre Partie 1
  • Semaine 2 : Limites des bases de données relationnelles / Python Partie 2/ Algèbre Partie 2
  • Semaine 3 : Probabilités Partie 1/ Analyse Partie 1
  • Semaine 4 : Probabilités Partie 2/ Analyse Partie 2
  • Semaine 5 : Statistique
  • Semaine 6 : Le classifieur Perceptron
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