Contenu protégé Transferts max. 6 copie(s) autorisée(s) Imprimable Non Autorisé Copier coller Biographie de Mario Vargas Llosa Mario Vargas Llosa, né au Pérou en 1936, est l'auteur de Conversation à La Catedral (1973, nouvelle traduction en 2015), La fête au Bouc (2002), Le Paradis - un peu plus loin (2003) et Tours et détours de la vilaine fille (2006), parmi la vingtaine d'ouvrages qui ont fait sa réputation internationale. Il est aussi l'essayiste lucide et polémique de L'utopie archaïque (1999) et du Langage de la passion (2005). Son ouvre a été couronnée par de nombreux prix littéraires, dont le plus prestigieux, le prix Nobel de littérature, en 2010.
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Ce que vous allez apprendre À la fin de ce cours, vous serez capable de: Pourquoi les bas es de données relationnelles ne sont pas toujours adaptées aux systèmes de données massives qui sont déployées dans les contextes big data. Pourquoi le lan gage 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. [Formation MOOC] Fondamentaux pour le Big Data | Télécom Paris Executive Education. Quelles analyses statistiques nécessitent le traitement des données massives et la prédiction. Cette formation vous fournit les concepts élémentaires en statistiques tels que: les variables aléatoires, le calcul différentiel, les fonctions convexes, les problèmes d'optimisation, les modèles de régression. Ces bases sont appliquées sur un algorithme de classification le Perceptron. 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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Un modèle complexe qui nécessite le plus souvent une expertise pour construire les requêtes et qui va à l'encontre de l'autonomie souhaitée par les métiers pour interroger les données. La difficulté ou l'impossibilité de prendre en compte dans les bases opérationnelles les évolutions de structure (catalogue produits, réseau commercial, etc. ) ou l'augmentation de la profondeur d'historique, ce qui constitue pourtant une demande forte des utilisateurs pour suivre et analyser les impacts de certains changements. Les travaux de Bill Inmon sur l'entrepôt de données et ceux de Ralph Kimball sur la modélisation constituent les fondations du décisionnel que nous connaissons aujourd'hui. Les principales avancées portent principalement sur trois éléments: Une architecture technique dédiée pour le décisionnel constituée d'une base de données pour le stockage, d'un outil de type ETL (Extraction Transformation Loading) pour alimenter la base à partir des systèmes sources et de différents outils pour restituer les informations aux utilisateurs (reporting, analyse, outil statistique, etc. Big data les fondamentaux de l’agriculture. ).
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