{"id":438,"date":"2020-09-22T18:20:40","date_gmt":"2020-09-22T18:20:40","guid":{"rendered":"https:\/\/aims-cameroon.org\/?post_type=application&#038;p=438"},"modified":"2020-09-28T11:06:04","modified_gmt":"2020-09-28T11:06:04","slug":"big-data-for-development","status":"publish","type":"application","link":"https:\/\/aims-cameroon.org\/fr\/application\/big-data-for-development\/","title":{"rendered":"Big Data pour le d\u00e9veloppement"},"content":{"rendered":"<div class=\"wp-block-cover has-background-dim has-background-dim-30 page-cover\" style=\"background-image:url(https:\/\/aims-cameroon.org\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2020\/09\/Amended-Layouts_Page_51_Image_0001.jpg);background-color:#161228;background-position:52% 32%\"><div class=\"wp-block-cover__inner-container\">\n<h1>Big Data pour le d\u00e9veloppement<\/h1>\n\n\n\n\n\n<div class=\"applications-modal row\">\n\n\n<div class=\"col-md-6 application-status   apps-closed\">\n\n <h3>Applications ferm\u00e9es<\/h3>\n\n\n <\/div>\n\n<div class=\"col-md-6 application-form\">\n\n <h3>Formulaire de candidature<\/h3>\n\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"is-layout-flow wp-block-group pad-5\"><div class=\"wp-block-group__inner-container\">\n<div class=\"wp-block-advgb-adv-tabs advgb-tabs-wrapper advgb-tab-horz-desktop advgb-tab-vert-tablet advgb-tab-stack-mobile advgb-tabs-7a19094d-6bbe-4cc2-abfb-5edecf0abf4c\" data-tab-active=\"0\"><ul class=\"advgb-tabs-panel\"><li class=\"advgb-tab\" style=\"background-color:#6c174c;border-style:solid;border-width:1px;border-radius:0px\"><a href=\"#advgb-tabs-tab0\" style=\"color:#fff\"><span>Contexte du cours<\/span><\/a><\/li><li class=\"advgb-tab\" style=\"background-color:#6c174c;border-style:solid;border-width:1px;border-radius:0px\"><a href=\"#advgb-tabs-tab1\" style=\"color:#fff\"><span>Information pour les candidats<\/span><\/a><\/li><li class=\"advgb-tab\" style=\"background-color:#6c174c;border-style:solid;border-width:1px;border-radius:0px\"><a href=\"#advgb-tabs-tab2\" style=\"color:#fff\"><span>Processus de s\u00e9lection<\/span><\/a><\/li><\/ul><div class=\"advgb-tab-body-wrapper\" style=\"border-style:solid;border-width:1px;border-radius:0px\">\n<div class=\"wp-block-advgb-tab advgb-tab-body-container\"><div class=\"advgb-tab-body-header\">Contexte du cours<\/div><div class=\"advgb-tab-_19094d-6b advgb-tab-body\" aria-labelledby=\"advgb-tabs-tab0\">\n<h2>introduction<\/h2>\n\n\n\n<p>Dans le cadre du pilier renforcement des capacit\u00e9s du projet Big Data for Development, AIMS-NEI a con\u00e7u un programme de formation bas\u00e9 sur le Big Data for Development (BD4D-SCP) enseign\u00e9 sur l&#039;ensemble du r\u00e9seau AIMS-NEI, d&#039;abord au Rwanda, maintenant au S\u00e9n\u00e9gal et bient\u00f4t au Cameroun.<\/p>\n\n\n\n<p>Le cours s&#039;adresse aux personnes passionn\u00e9es par la science des donn\u00e9es en g\u00e9n\u00e9ral et plus particuli\u00e8rement dans l&#039;analyse et le traitement des m\u00e9gadonn\u00e9es, ayant au moins quatre ans d&#039;\u00e9tudes de premier cycle ou au moins deux \u00e0 trois ans d&#039;exp\u00e9rience en tant que professionnel de la statistique ou tout autre sujet li\u00e9 \u00e0 science des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<p>Un certain nombre de formations \u00e0 court terme sont en cours pour atteindre les objectifs de notre projet BD4D d&#039;augmenter le nombre d&#039;utilisateurs de donn\u00e9es scientifiques en Afrique et de fournir une plate-forme permettant aux praticiens d&#039;interagir.<\/p>\n\n\n\n<p>Toujours dans le cadre du renforcement des capacit\u00e9s, l&#039;AIMS-NEI organisera le premier atelier de formation pour les cadres sup\u00e9rieurs intitul\u00e9: Exploiter la puissance du Big Data (LPBD). L&#039;objectif de cet atelier est de faire d\u00e9couvrir aux dirigeants l&#039;\u00e8re du Big Data, en d\u00e9montrant comment ce ph\u00e9nom\u00e8ne bouleverse les entreprises traditionnelles et ouvre la porte \u00e0 de nouveaux produits et services.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-advgb-tab advgb-tab-body-container\"><div class=\"advgb-tab-body-header\">Information pour les candidats<\/div><div class=\"advgb-tab-_c633e0-36 advgb-tab-body\" aria-labelledby=\"advgb-tabs-tab1\">\n<p><\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-advgb-tab advgb-tab-body-container\"><div class=\"advgb-tab-body-header\">Processus de s\u00e9lection<\/div><div class=\"advgb-tab-_7979b2-fa advgb-tab-body\" aria-labelledby=\"advgb-tabs-tab2\">\n<p><\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-cover has-background-dim has-background-dim-70 app-cover\" style=\"background-image:url(https:\/\/aims-cameroon.org\/wp-content\/uploads\/2020\/09\/African-Institute-for-Mathematical-Sciences-AIMS-Our-story.jpg);background-color:#161228\"><div class=\"wp-block-cover__inner-container\">\n<h2 class=\"white-text\">Aper\u00e7u du cours<\/h2>\n\n\n\n<p>Les ensembles de donn\u00e9es deviennent de plus en plus gros au fur et \u00e0 mesure que la population mondiale augmente et que les choses deviennent de plus en plus connect\u00e9es. Les logiciels et techniques de traitement de donn\u00e9es traditionnels ne peuvent pas g\u00e9rer les ensembles de donn\u00e9es \u00e0 grande \u00e9chelle. Nous avons donc besoin de frameworks et d&#039;outils sp\u00e9cialis\u00e9s comme Apache Spark pour g\u00e9rer de grands ensembles de donn\u00e9es. Ce cours enseigne les bases du traitement d&#039;ensembles de donn\u00e9es \u00e0 grande \u00e9chelle \u00e0 l&#039;aide de Python.<\/p>\n\n\n\n<p>En outre, le cours enseigne \u00e9galement comment effectuer des t\u00e2ches informatiques courantes, telles que la gestion des donn\u00e9es et la cr\u00e9ation de mod\u00e8les d&#039;apprentissage automatique avec Python. Ce cours adopte une approche pratique pour doter les participants des outils les plus essentiels en temps opportun.<\/p>\n\n\n\n<p>Ce cours met l&#039;accent sur l&#039;apprentissage li\u00e9 \u00e0 la pratique, en tant que tel, il comprend de nombreux exercices pour donner aux participants suffisamment de temps pour s&#039;exercer.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"is-layout-flow wp-block-group pad-5\"><div class=\"wp-block-group__inner-container\">\n<h2>Approcher<\/h2>\n\n\n\n<p>Ce cours adopte une approche pratique pour doter les participants des outils les plus essentiels en temps opportun. Les cours commencent par les principes de base de Python et se concentrent principalement sur les structures de donn\u00e9es, puis se d\u00e9placent rapidement vers les principales biblioth\u00e8ques pour la science des donn\u00e9es en Python.<\/p>\n\n\n\n<p>Ensuite, le cours passe au traitement du Big Data en fournissant d&#039;abord de brefs concepts th\u00e9oriques sur le sujet, puis enseigne Apache Spark, un outil avanc\u00e9 pour le traitement de grands ensembles de donn\u00e9es. Ensuite, il propose des conf\u00e9rences d&#039;introduction \u00e0 l&#039;apprentissage automatique avant de passer \u00e0 une explication d\u00e9taill\u00e9e de la fa\u00e7on de cr\u00e9er ces algorithmes en Python. Ce cours favorise l&#039;apprentissage par la m\u00e9thode pratique.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-cover has-background-dim-70 has-background-dim has-custom-content-position is-position-top-left pad-5\" style=\"background-image:url(https:\/\/aims-cameroon.org\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2020\/09\/Amended-Layouts_Page_49_Image_0001.jpg);background-color:#161228\"><div class=\"wp-block-cover__inner-container\">\n<h2>Objectifs du cours<\/h2>\n\n\n\n<ol><li>Comprendre les concepts avanc\u00e9s du langage Python: structures de donn\u00e9es, fonctions, classes, etc.<\/li><li>Effectuer des t\u00e2ches informatis\u00e9es sur les donn\u00e9es en utilisant le langage Python: ingestion de donn\u00e9es, traitement, visualisation, r\u00e9cup\u00e9ration Web, etc.<\/li><li>Traitez des ensembles de donn\u00e9es \u00e0 grande \u00e9chelle (20 Go +) sur un ordinateur personnel \u00e0 l&#039;aide d&#039;Apache Spark et utilisez des plates-formes de \u00abcloud computing\u00bb.<\/li><li>Familiarisez-vous avec les bases th\u00e9oriques des algorithmes d&#039;apprentissage de machie courants.<\/li><li>\u00catre capable de cr\u00e9er et d&#039;\u00e9valuer des mod\u00e8les d&#039;apprentissage automatique \u00e0 l&#039;aide de la biblioth\u00e8que \u00abscikit-learn\u00bb.<\/li><\/ol>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"is-layout-flow wp-block-group pad-5\"><div class=\"wp-block-group__inner-container\">\n<h2>Calendrier des cours<\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Jour 1:<\/strong>&nbsp;Concepts avanc\u00e9s en Python. Lors de ce premier jour, le cours se concentrera sur le langage de programmation Python afin de construire une base solide pour le reste du mat\u00e9riel de cours. Les participants seront initi\u00e9s aux techniques pratiques du niveau interm\u00e9diaire au niveau avanc\u00e9, telles que l&#039;\u00e9criture de fonctions, les classes, la gestion des erreurs, le conditionnement du code Python, etc.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Jour 2:&nbsp;<\/strong>Python for Data Science: Day 2 se concentre sur l&#039;ex\u00e9cution de t\u00e2ches courantes de science des donn\u00e9es \u00e0 l&#039;aide de Python. Nous expliquerons comment utiliser les donn\u00e9es, traiter, analyser, visualiser, `` Web Scraping &#039;&#039;, etc. en utilisant Python, tout en introduisant des packages essentiels (Pandas, Geopandas, Numpy, Matplotlib, etc.) pour effectuer ces t\u00e2ches.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Jour 3:&nbsp;<\/strong>Gestion du Big Data: le troisi\u00e8me jour, le cours couvre la gestion de grands ensembles de donn\u00e9es \u00e0 l&#039;aide de Python.<\/p>\n\n\n\n<p>Les sujets suivants seront abord\u00e9s en plus de l&#039;introduction au Big Data, du multitraitement en Python, d&#039;Apache Spark, de l&#039;utilisation des plates-formes cloud courantes, etc.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Jour 4<\/strong>: Machine Learning (ML) en Python. Le quatri\u00e8me jour, le cours d\u00e9butera par une conf\u00e9rence d&#039;introduction \u00e0 l&#039;apprentissage automatique. le reste de la journ\u00e9e sera consacr\u00e9 \u00e0 l&#039;ex\u00e9cution de diverses t\u00e2ches de ML (par exemple, pr\u00e9paration des donn\u00e9es, cr\u00e9ation de mod\u00e8les, \u00e9valuation et interpr\u00e9tation) \u00e0 l&#039;aide du package scikit-learn en Python. \\<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Jour 5:&nbsp;<\/strong>Rassembler tout cela: le dernier jour, nous nous concentrerons sur les comp\u00e9tences acquises dans ce cours pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes de science des donn\u00e9es du monde r\u00e9el en examinant des \u00e9tudes de cas.<\/p>\n\n\n\n<p>Les \u00e9tudes de cas potentielles \u00e0 couvrir incluent: comment traiter les images satellites nocturnes (g\u00e9ospatiale), comment traiter les enregistrements d&#039;appels volumineux \u00e0 partir de t\u00e9l\u00e9phones portables (donn\u00e9es mobiles) et comment cr\u00e9er des mod\u00e8les ML pour imputer les donn\u00e9es de capteur manquantes (donn\u00e9es de capteur).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Conditions pr\u00e9alables<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Programmation: possibilit\u00e9 d&#039;\u00e9crire un programme simple en Python (niveau Python basique)<\/p>\n\n\n\n<p>Maths et statistiques: Formation en statistique, science des donn\u00e9es des sciences quantitatives.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<style class=\"advgb-styles-renderer\">.advgb-tabs-7a19094d-6bbe-4cc2-abfb-5edecf0abf4c ul.advgb-tabs-panel li.advgb-tab.advgb-tab-active {background-color:#161228 !important;color:#fff !important;}#advgb-tabs-7a19094d-6bbe-4cc2-abfb-5edecf0abf4c .advgb-tab-body-header.header-active, .advgb-tabs-7a19094d-6bbe-4cc2-abfb-5edecf0abf4c .advgb-tab-body-header.header-active{background-color:#161228 !important;color:#fff !important;}<\/style>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Approach This course takes a hands-on approach of equipping participants with the most essential tools in a timely manner. 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