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Conception et mise en œuvre d'algorithmes.

Conception et mise en œuvre d'algorithmes.

Introduction à la théorie de Galois About the Course Le thème général de cette théorie est l'étude des racines d'un polynôme et concerne en particulier la possibilité de les exprimer à partir des coefficients de ce polynôme. Evariste Galois considère les symétries de ces racines et associe ainsi à ce polynôme un groupe de permutations de ses racines, que l'on appelle maintenant son groupe de Galois. Ce cours expliquera cette théorie en n'utilisant que des résultats de base d'algèbre linéaire. Le cours culminera avec une comparaison des groupes de Galois dans ces deux situations (« entière » et après réduction modulo p), fournissant ainsi un outil de calcul puissant de ces groupes. Ce cours est l'occasion d'aborder des notions d'algèbre variées, essentielles dans de nombreux domaines des mathématiques, de manière très simple pour très rapidement aboutir à des résultats tout à fait remarquables. Course Syllabus Introduction : description du problème et quelques résultats sur les polynômes d'une variable comme échauffement.

Le Data Scientist, à peine créé, déjà stressé Les Data scientists sont sous pression. Nouveaux en entreprise, ils travaillent sur des projets hautement visibles qui impactent fortement la stratégie. Ils doivent s’adapter en permanence et prendre des responsabilités qui ne font pas forcément partie du poste. Les Data Scientists sont plutôt des hommes, pouvant jouer une dizaine de rôles différents, et déjà majoritairement stressés. Adaptation permanente Une grande majorité des Data Scientists affirment que leur métier est générateur de stress. En particulier, ils doivent prendre des responsabilités et adopter des modes de travail qui ne correspondent pas toujours à leurs fonctions. Les Data Scientists doivent s’intégrer dans une organisation verticale existante, tout en travaillant dans des petites équipes collaboratives horizontales. Une ressource rare et chère Les résultats de l’enquête révèlent un accroissement important du besoin des entreprises en Data Scientists jusqu’en 2020. Pas un seul individu Le geek en tête Communiquer

Physique-Chimie-MPSI Les axes de compétence d’Excel - SalesWay conseil Bien sûr, la création d’une grille d’évaluation prend du temps et doit être créée par des utilisateurs plutôt avertis. Comment progresser ? Au risque d’en décevoir certains, il faut bien se rappeler que la progression en Excel, comme pour tout autre outil informatique, passe inévitablement par la pratique. Vous pouvez toutefois distinguer deux types d’approches : la progression par évolution sur des cas rencontrés, et le développement par l’apprentissage de nouvelles techniques précises. Dans le premier cas, il s’agit pour l’utilisateur de gagner du temps et de la pertinence sur des tâches déjà accomplies de manière moins efficace. Quelque soit le type de progression, les bénéfices principaux restent les mêmes pour l’équipe : gain de temps, d’autonomie, de structure et de sérénité !

CLASSE PRÉPA Plein d'animations pour illustrer le cours d'optique géométrique ! Voici des liens pour voir des animations permettant de mieux comprendre les notions vues dans le cours d'optique géométrique avec pour chacun d'eux quelques consignes pour une utilisation optimale. Miroir plan : Stigmatisme rigoureux, construction de l'image : cliquer - changer la place de l'objet, changer sa nature en le plaçant de l'autre côté du miroir. - observer les tracés de plusieurs rayons issus de l'objet en passant en mode faisceau. Dioptre plan : Lois de Snell Descartes de la réfraction : cliquer - pour les indices choisis par défaut, modifier l'angle d'incidence en observant comment varie l'angle de réfraction. - échanger les indices et observer à nouveau les variations de l'angle de réfraction. Stigmatisme et conditions de Gauss : cliquer - pour un objet sur l'axe optique et lorsque le diaphagme est ouvert au maximum, observer que les rayons réfractés n'ont pas une unique intersection. Miroir sphérique : à suivre

Portail Big Data, Analytics, DataViz l Data-Business.fr Exercices Electricite Mpsi.pdf livre & notice FrancePDF - FrancePDF vous permet trouver les notices, manuels d'utilisation et les livres en formatPDF. Notre base de données contient 3 millions fichiers PDF dans différentes langues, qui décrivent tous les types de sujets et thèmes. Pour ceux qui sont à la recherche des notices PDF gratuitement en ligne, ce site a rendu plus facile pour les internautes de rechercher ce qu'ils veulent. Notre bibliothèque en ligne contient également un e-reader (image et l'extraction de texte), si vous ne voulez pas nécessairement télécharger en format pdf immédiatement. Sur notre site tous les livres de pdf sont gratuits et téléchargeables. Que vous soyez à la recherchee des manuels d'utilisation, notices, livres, des examens universitaires, des textes d'information générale ou de la littérature classique, vous pouvez trouver quelque chose d'utile en collection complète de documents. Si vous voulez télécharger pdf livres gratuits en ligne, ce site peut vous aider à trouver n'importe quel livre!

Devenir Data-Scientist : les formations et les MOOC Big Data l Data-Business.fr Avec la vague Big Data, l’exploitation des données en entreprise est devenu une véritable source d’avantage concurrentiel. En tant que responsable de la valorisation de ces données, le profil de data-scientist est une perle rare. D’après McKinsey, il en manquerait déjà près de 200 000 aux Etats-Unis seulement, et ce chiffre pourrait dépasser le million d’ici 2017. Les compétences clés du data-scientist L’appellation data-scientist, forgée par deux ingénieurs de Facebook et LinkedIn, ne fait pas référence à un profil universel avec des compétences bien définies. Mais le data-scientist doit aussi maîtriser des sujets connexes à l’analyse quantitative: Source : ESSEC-Accenture Pour moi, le data scientist est quelqu’un qui est sait mieux développer qu’un statisticien et qui connaît mieux les statistiques qu’un développeurMichael O’Connell, Chief Data Scientist chez TIBCO Jaspersoft Les Cursus scolaires et Formations (Big) Data-Scientist en France 1. 2. 2. 3. 4. > En savoir plus 5. 6. 1. 2. 3.

Mathématiques Exercices incontournables MPSI - 3e éd.: Conforme à la réforme ... - Julien Freslon, Jérôme Poineau, Marie Hézard Le DSI est dans les choux pour valoriser les données de son entreprise La DSI croule sous les données. Elle souhaite investir dans l'analyse, mais elle ne sait pas tirer profit de la donnée pour favoriser la croissance. Avec une infographie de Hitachi Data Systems. Hitachi Data Systems (HDS), la filiale stockage de donnée du géant industriel japonais Hitachi, a réalisé une étude « Information Innovation Index », une première, riche d'enseignements sur l'adéquation – ou l'inadéquation ! - de l'informatique avec les attentes des entreprises en matière d'exploitation des données pour favoriser la croissance. L'étude, réalisée par Vanson Bourne, est pan-européenne, et la France y tient sa place. Consensus autour de la donnée Au niveau européen, les DSI font bloc à l'unisson (98%) pour soutenir plus activement les décideurs dans leur volonté d'exploiter les données pour alimenter la croissance. 95 % des DSI avouent crouler sous les données. Les DSI français à la traine ? Des euros pour la DSI... La conformité en question L'infographie HDS

Le Data Scientist du Big Data : un scientifique parlant business, mouton à cinq pattes - Page 4 sur 4 Des experts Hadoop pourchassés Les experts Hadoop sont également une denrée extrêmement rare. Il suffit parfois d’avoir déployé une plateforme Hadoop qui marche pour se retrouver rapidement recruté à l’extérieur. Le Big Data remet par ailleurs des questions traditionnelles sur le devant de la scène. Des experts de la visualisation des données Dès lors, outre les statisticiens pour créer des algorithmes, elle identifie plusieurs profils nécessaires : les professionnels en charge de la qualité des données, les « visualisateurs », qui vont rendre les choses plus simples à comprendre, et les analystes qui vont dire ce qu’il faut changer dans le business à partir des données. Ceci dit, tout cela risque de prendre du temps dans les entreprises. Ce texte a été lu 10983 fois !

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