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"Google nous connaît mieux que nous même, mieux que notre entourage". Avec passion Eric Doyen, expert en SEO basé à Vannes s'enthousiasme sur le rapport qu'entretiennent les français avec le moteur de recherche hégémonique en France, et dans le monde. "Si Google le dit alors c'est que c'est vrai. les gens ont une complète confiance dans l'outil". Pour le dirigeant de la société en digital ID interactive, il faudrait être naïf pour croire que les données offertes par Google Trend soient exactes. "Google Trends, je l'appelle Jean-Michel Apeuprès". Pour cet expert en référencement naturel, l'outil de Google pour présenter les données recueillies est "limité et incohérent". "Au début, je trouvais cet outil super, puis j'ai vite déchanté. Quel est le top 10 des recherches Google des Bretons en 2021 ?. Google Trends exprime ses résultats en indices et non en volumes de recherches. Il est certain que les sujets les plus tapés sur Google sont: Facebook, Youtube et le porno. Pourtant, ces résultats n'apparaissent pas. " Pour l'expert basé dans le Morbihan, utiliser les données de Google Trends serait une erreur.

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De plus en plus, sur des sujets comme la météo, les voyages, les définitions et bientôt l'actualité, Google offre sa réponse avant de proposer celle des sites qu'il héberge". Le jeune expert en SEO détaille sa pensée "à l'avenir pour bénéficier d'une part du gâteau laissé par Google, il faudra entrer dans les services du géant du Web, et non plus être simplement présent sur ses pages. "

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Le but de cette UE est de fournir aux étudiants les connaissances mathématiques (essentiellement des probabilités et statistiques) de base permettant d'aborder avec plus de sérénité les UE du parcours Date Science qui traitent de la modélisation scientifique. Mathematique pour data science a journal. Familiariser les étudiants avec des notions comme les principales distributions de probabilité, les bases des statistiques descriptives, des statistiques inférentielles, méthodes d'échantillonnage, chaînes de Markov etc. — Rappels d'algèbre linéaire (matrices, vecteur propres, normes, résolution de systèmes…) — Calcul matriciel, moindres carrés, analyse spectrale, optimisation sans et avec contraintes — Notions de calcul de probabilités (indépendance, probabilité conditionnelle, espérance, variance, covariance, corrélation etc. ). Principales lois discrètes et continues — Notion sur l'estimation statistique (méthode du maximum de vraisemblance, estimation ponctuelle, estimation par intervalle de confiance) — Théorie de l'information, entropie — Test statistiques et leurs applications à l'analyse des résultats de simulations.

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Responsables pédagogiques Responsable M1-DS: Frédéric Proïa Responsable M2-DS: Pr. Fabien Panloup Secrétariat scolarité: Sandrine Herguais (Mél:, Tél: 02 41 73 54 85) La data science désigne une discipline à l'interface entre modélisation mathématique, statistique et informatique, née de la nécessité croissante de traiter et d'exploiter les données volumineuses ou de grande dimension (big data). La data science est désormais l'outil essentiel d'aide à la décision dans des domaines d'activités extrêmement variés: banque, finance, assurance; e-commerce et grande distribution; communication et marketing; santé; agro-alimentaire; aéronautique et défense; internet des objets et télécoms; énergie et minier, … (En liaison, cf.

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Les fonctions, les équations et les variables Ces connaissances mathématiques sont requises pour comprendre facilement le fonctionnement des techniques et des outils utilisés dans la Data. Parmi les essentiels à apprendre, il y a: Graphique et coordonnées cartésiennes Les fonctions exponentielles Les identités trigonométriques Le logarithme Les nombres rationnels Les fonctions polynomiales Les inégalités Les séries et les suites Bien évidemment, toutes ces notions ne pourront pas être maîtrisées rapidement. En effet, l'apprentissage se fera au fur et à mesure, dans le monde du travail et au cours de vos formations en Data. Nous pouvons dire ainsi que le monde de la Data implique un apprentissage continu, ce qui le rend d'ailleurs passionnant. Vous n'allez pas rester sur des connaissances figées, vous allez pouvoir apprendre davantage, au fur et à mesure que vous avancez dans votre carrière. Mathematique pour data science fiction. C'est la raison pour laquelle les expériences constituent un atout important dans les métiers de la data.

Les cours communs d'informatique majoritairement donnés par des enseignants-chercheurs (LETG-UMR 6554, IRISA UMR 6074) sont adaptés aux dernières innovations en matière de choix de langages et d'illustrations pédagogiques. Echanges internationaux Organisation pédagogique La première année de Master est commune à l'ensemble des parcours, à l'exception d'une unité d'enseignement correspondant à un choix de pré-spécialisation.