Science des données

Business Analytics

Introduction au Business Analytics, exploration et visualisation de données avec R (Master marketing et stratégie, Dauphine)

Data management

Introduction à la gestion des données (voir aussi ci-dessous)

Mathématiques

Modèles graphiques pour l'apprentissage automatique

Cours sur les modèles probabilistes pour l'analyse exploratoire des données (Master M2 modélisation stochastique P1/P7)

Apprentissage statistique

Cours d'apprentissage statistique (Executive master Statistique et Big Data, Dauphine)

Informatique

Programmation Python

Introduction à la programmation pour la science des données avec Python

Programmation R

Introduction à la programmation R pour la science des données

Systèmes de gestion de bases de données

Introduction aux SGBD

Cours spécialisés

Je donne régulièrement des cours thématiques dans des formations spécialisés. Ces cours ne dépassent pas une durée de 6 heures et s'insèrent la plupart du temps dans des formations plus générales. Mes cours actuels de ce type sont les suivants :

Visualisation de l'information

Initiation à la visualisation d'information destinée aux doctorants (toutes matières confondues).

Introduction à la fouille de graphes

Il s'agit d'un cours destiné à des étudiants de niveau M1/M2 avec quelques connaissances en statistiques et probabilités. Sans ces connaissances, certaines sections du cours ne sont pas accessibles, mais la majeure partie le reste.

Archives

De 2010 à 2019

Les supports de cours indiqués ci-dessous ne sont pas maintenus mais restent relativement adaptés à l'état actuel des thèmes concernés.

Science des données et sujets connexes

Introduction au Big Data

Cours sur le Big Data au sens premier du terme, c'est-à-dire le traitement de données massives (Master M2 TIDE et Master M2 MMMEF de Paris I).

An introduction to data science

Cours sur l'apprentissage et l'analyse des données (Master M2 MMMEF)

Classification et modèles de mélange

Cours d'analyse de données avec un point de vue probabiliste (M2 MO)

Mathématiques

Probabilités et statistique

Cours niveau L2 destiné aux étudiants de sciences économiques.

Optimisation continue

Cours sur la résolution de problèmes d'optimisation continue (niveau L3, Télécom ParisTech).

Informatique

Analyse des données (Data Mining)

Cours d'analyse de données (Master M2 option statistique de Paris VI - LSTA).

Mathématiques pour l'informatique

Cours d'initiation à l'informatique théorique pour les L3 MIASHS et les L3 MIAGE (Paris 1).

Programmation orientée objet

Cours de programmation orientée objet en Java (option en MIASHS).

Optimisation de code

Cours sur l'optimisation de code pour le respect de la hiérarchie mémoire, inclus dans le cours INF 227 d'architecture de Télécom ParisTech.

Java

Compléments au cours de Java donné par Irène Charon à Télécom ParisTech.

Archives avant 2010

Les supports des cours indiqués ci-dessous n'ont pas été mis à jour depuis 2009. Certains risquent d'être obsolètes.

Mathématiques et apprentissage

Initiation aux processus

Travaux dirigés d'initiation aux processus stochastiques, au niveau Licence 3. Le cours se focalise sur les chaînes de Markov et les processus de saut markoviens.

Théorie de l'apprentissage

Cours donné dans le cadre du premier Workshop du Réseau Africain de Statistique Mathématique et ses Applications (RASMA), à Franceville (Gabon) en janvier 2008. Il s'agit d'une introduction à la théorie de l'apprentissage et à ses principaux résultats, destinée à des doctorants et chercheurs en statistiques.

Réseaux de neurones

Cours de niveau Master présentant les principaux modèles neuronaux avec un point de vue mathématique et statistique. Il aborde les problèmes de régularisation, de sélection de modèles, etc.

Informatique

Java

Introduction à la programmation grâce au langage Java.

Services Web

Cours de niveau Master 2 présentant l'architecture des services Web proposée par le W3C et s'articulant autour de SOAP, WDSL et UDDI (illustration en Java).

Systèmes répartis

Cours de niveau Master 1 présentant les RPC en C, RMI et CORBA.

XML

Cours de niveau Master 1 couvrant le langage XML, les DTD, les schémas, les API SAX et DOM, et une initiation à XSLT.