Courses in English
Data Analysis (2016-2024) - ISEP
Data analysis is the process of exploring raw data and making sense of them using various statistical and Machine Learning tools. The process includes cleaning the data, as well as transforming and modeling them with the goal of finding useful knowledge. As a field at the cross between Mathematics and Computer Science, data analysis is used in many research fields as well as in several industries where it helps to reach enlighted decisions.
In this course, I introduce several key tools from data analysis: This course first covers some basic elements of statistic that are useful to analyse numerical data (univariate, bivaritate and multivariate statistics, estimates, and confidences intervals). It also explains how to deal with different types of data : numerical, binary, categorical, text data and time series, all the whil providing specific tools for each type of data. This course also gives some important elements of data visualization including techniques such as PCA, ISOMAP, LLE and t-SNE that are useful to visualize high dimensional data. And finally, 2 lectures are given about clustering and classification and can be seen as a brief introduction to Machine Learning and its most basic methods and concepts.
Lecture 1 : Introduction to data Analysis : Univariate statistics of variables & Random variables - [PDF]
Lecture 2 : Mining bivariate data - [PDF]
Lecture 3 : Mining categorial bivariate data & introduction to multivariate - [PDF]
Lecture 4 : Data Visualization - Feature selection and linear methods - [PDF]
Lecture 5 : Data Visualization - Non-linear methods - [PDF]
Lecture 6 : Introduction to unsupervised learning and clustering - [PDF]
Lecture 7 : Introduction to supervised learning - [PDF]
Lecture 8 : Time series analysis, ARIMA models - [PDF]
Lecture 9 : Time series analysis, Hidden Markov Models - [PDF]
Lecture 10 : Introduction to text Mining - [PDF]
Introduction to Data Stream Processing (2018-2024) - UPSaclay & IPP
This lecture is part of a course I give in the Data Science Master of Paris Polytechnic Institute and is an introduction to the main concepts of datastream processing, and in particular difficulties that may arise when one try to do clustering on data streams. Other key elements and tools such as Kafka are covered by other colleagues that participate in the same course. The courses I teach are the following:
Basics of Datastream processing
Datastream clustering : From online clustering to datastream clustering
Cours en Français
Introduction à la science des données (2023-2024) - ISEP
Ce cours destiné aux étudiants en première année de classe préparatoire intégrée est une introduction à la science des données. Les concepts présentés vont des statistiques descriptives à la visualisation de données et sont appliqués en langage Python sous Jupyter Notebook sur des jeux de données couvrant toutes sortes de sujets : médecine, pharmacologie, biologie, sciences sociales, astrophysique, histoire, génétique, etc.
Cours 1 : Types de données et méthodes de visualisation simples
Cours 2 : Statistiques univariées
Cours 3 : Distributions usuelles
Cours 4 : Échantillonnage et intervalles de confiance
Cours 5 : Statistiques bivariées pour les variables quantitatives
Cours 6 : Statistiques bivariées pour les variables catégorielles
Cours 7 : Analyse en composantes principales et cercles de corrélation
Cours 8 : Analyse factorielle des correspondances
Algorithmique et Java (2016-2018) - ISEP
Ce cours est une introduction aux différents concepts d'algorithmique avec le langage Java comme support. Les différents cours proposent une approche progressive de l'algorithmique en commençant par de la méthodologie : compréhension du problème, découpage en taches, écriture de pseudo-code, et réflexion sur les structures à utiliser. Le langage Java et les notions de conceptions UML qui y sont liés sont introduits en parallèle à la méthodologie avec de nombreux exemples pour résoudre des problèmes algorithmiques classiques (algorithmes de tris, gestions des listes et piles, etc.).
Cours 1 : Java et Algorithmique : Introduction
Cours 2 : Fonctions, tableaux et récursivité
Cours 3 : Complexité et algorithmes de tri
Cours 4 : Types de données abstraits
Cours 5 : Conception orientée objet, Partie 1
Cours 6 : Conception orientée objet, Partie 2
Cours 7 : Compléments de Java avancé et révisions
Cours spécial : Introduction sur les graphes
Programmation Web et SQL (2014-2015) - UP13
Ce cours propose à des étudiants novices en informatique d'apprendre à maîtriser des technologies et langages simples pour faire facilement sont premier site web : Les bases de données avec MySQL, HTML/CSS et quelques notions de JavaScript, ainsi que PHP comme premier langage de programmation web.
Cours 1 & 2 : Introduction à SQL
Cours 3 : HTML, CSS et JavaScript
Cours 4 & 5 : Introduction à PHP et au MVC