Cours sur le Big Data

Cela fait plusieurs années que j’entends par­ler du con­cept des MOOC, mais sans jamais vrai­ment tester. Cette fois-ci, j’ai décidé de suiv­re un cours sur le Big Data. Si vous avez envie de me suiv­re dans cette aven­ture, je serais très heureux de pou­voir échang­er avec vous sur le sujet.

Les MOOC

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Pour rap­pel, un MOOC est une for­ma­tion en ligne ouverte à tous (en anglais : mas­sive open online course)

  • un cours qui se déroule pen­dant une péri­ode vari­ant de quelques semaines à plusieurs mois,
  • sur un sujet pré­cis
  • d’accès gra­tu­it
  • per­me­t­tant une autoé­val­u­a­tion con­tin­ue
  • deman­dant quelques heures de tra­vail heb­do­madaire
  • sanc­tion­née le plus sou­vent par un exa­m­en final pou­vant per­me­t­tre de pro­duire une attes­ta­tion
  • Acces­si­ble au plus grand nom­bre, mais néces­si­tant plus ou moins de tra­vail per­son­nel selon le niveau du cours

Voilà, en quelques mots.

Ce cours sur le Big Data en particulier

Il 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. 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.

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.

Ce MOOC est organ­isé 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.

Fin d’inscription: 06 juin 2016 — Tra­vail heb­do: 4H/semaine

Pour vous inscrire: cliquez sur ce lien et ouvrez un compte, c’est gra­tu­it et il y a un suivi par email. Et lais­sez moi un petit mes­sage en com­men­taire pour que je sache qu’on se retrou­ve là bas ! 🙂

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