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Masters 1, Mastères Spécialisés 2, Mastère en sciences (MSc), certificats, filières d’écoles d’ingénieur, diplômes universitaires… les formations en sciences des données se sont multipliées ces dernières années. Si l’offre francilienne concentre les formations les plus réputées, de nombreuses écoles ou universités proposent des cursus avec une coloration plus ou moins forte en science des données. Tout dépend si vous êtes plutôt maths, informatique ou les deux, si vous visez plutôt une spécialisation en fin de cursus, un master pro ou recherche, une formation post-graduate…
En multipliant les expériences, notamment dans des startups, le jeune ingénieur a acquis des compétences qui lui permettent d’être, à seulement 29 ans, ingénieur senior chez Netflix...

Cela fait cinq ans que Benoît Rostykus, diplômé de l’École Centrale Paris, titulaire du master MVA de l’ENS Paris-Saclay, est parti aux États-Unis, juste après son stage de fin d’étude, pour développer en Californie l’équipe machine learning de la startup Criteo. Et déjà, son tableau de chasse est impressionnant
2009 : Les promesses des processeurs graphiques
Ils pourraient révolutionner l’applicabilité des méthodes d’apprentissage non supervisé.

Rajat Raina, Anand Madhavan et Andrew Ng affirment que les processeurs graphiques modernes dépassent largement les capacités de calcul des processeurs multicœurs, et peuvent révolutionner l’applicabilité des méthodes d’apprentissage non supervisé.
2001 : Bientôt le web sémantique
Cette toile sémantique doit permettre d’accéder plus simplement à la connaissance sur le Web.

Tim Berners-Lee décrit cette évolution, sorte d’extension du Web, standardisée par le W3C, dans un article de Scientific American.

Selon le W3C, le Web sémantique « fournit un modèle qui permet aux données d’être partagées et réutilisées entre plusieurs applications, entreprises et groupes d’utilisateurs ».
 
1984 : Bases théoriques des arbres de décision
Pour classer de grandes quantités de données. Leo Breiman, Jérôme Friedman, Richard Olshen et Charles Stone proposent un principe algorithmique récursif permettant de traiter de grandes quantités de données grâce à des arbres de décision.
Apprentissage par renforcement : L’apprentissage par renforcement (RL pour Reinforcement Learning) fait référence à une classe de problèmes d’apprentissage automatique, dont le but est d’apprendre, à partir d’expériences successives, ce qu’il convient de faire de façon à trouver la meilleure solution.
Détection d'anomalie : Le but de la détection d’anomalie est de repérer des données qui ne sont pas conformes à ce à quoi l’on peut s’attendre par rapport aux autres données. Il s’agit, par exemple, de données qui ne suivent pas le même schéma ou qui sont atypiques pour la distribution de probabilité observée.
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