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Accueil > Mathématiques > Mathématiques Première Bac Pro L'enseignement de mathématiques en classe de première de la voie professionnelle concourt à la formation intellectuelle, professionnelle et civique des élèves. Il les prépare au baccalauréat professionnel dans l'objectif d'une insertion professionnelle ou d'une poursuite d'études supérieures réussies.
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Descriptif du poste Dans le cadre de son développement; Converteo recrute un(e) Consultant(e) Data Science senior qui interviendra sur des projets clients d'analyse de données. Après formation interne à notre méthodologie et notre offre client, vous assurez, en autonomie, la construction et la mise à disposition des livrables sous la supervision d'un Manager. Soucieux(se) des enjeux business de nos clients, vos principales missions seront les suivantes Récupération et nettoyage des données nécessaires à l'analyseModélisation mathématique des besoins clientsExploitation des modèles / Recommandations Profil recherché Diplômé(e) d'une formation bac+5: ENSAE, l'ENSAI; université ou grande école avec une spécialisation en mathématiques / statistiques / informatique décisionnelle appliquée au marketing, vous êtes passionné(e) par le développement et avez des connaissances sur le data mining et sur le traitement des données. Fort(e) de 3 à 5 ans d'expériences en Big Data et/ou dataScience chez un annonceur ou au sein d'un cabinet conseil, vous maîtrisez la programmation en Python (ou équivalent: R, SAS, Matlab…) et avez de solides bases en SQL.
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Remarques - La variance est une somme de carrés. C'est donc une quantité positive. L'écart-type est donc bien défini. - Dans le cas d'un regroupement en classes, les calculs sont effectués en choisissant pour chaque xk le centre de la classe correspondante. - L'écart-type a la même unité que la série étudiée. - L'écart-type mesure la dispersion des valeurs de la série autour de la moyenne. Plus l'écart-type est petit, plus les valeurs de la série sont concentrées autour de la moyenne. Vous avez choisi le créneau suivant: Nous sommes désolés, mais la plage horaire choisie n'est plus disponible. Nous vous invitons à choisir un autre créneau.
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Dans tout ce chapitre, on considère une série statistique représentée par le tableau: Valeurs x 1 x_{1} x 2 x_{2}... x p x_{p} Total Effectifs n 1 n_{1} n 2 n_{2}... n p n_{p} N N 1. Paramètres de position Définition La moyenne d'une série statistique est le nombre: x ‾ = n 1 x 1 + n 2 x 2 +... + n p x p N \overline x=\frac{n_{1}x_{1}+n_{2}x_{2}+... +n_{p}x_{p}}{N} = 1 N ∑ k = 1 p n k x k =\frac{1}{N}\sum_{k=1}^{p}n_{k}x_{k} Exemple Les âges des élèves d'un lycée sont donnés par le tableau: Ages 14 15 16 17 18 19 20 Total Effectifs 2 52 78 75 81 25 2 315 La moyenne des âges vaut: x ‾ = 1 3 1 5 ( 2 × 1 4 + 5 2 × 1 5 \overline x=\frac{1}{315}\left(2\times 14+52\times 15\right. + 7 8 × 1 6 + 7 5 × 1 7 + 8 1 × 1 8 + 2 5 × 1 9 + 2 × 2 0) \left. +78\times 16+75\times 17+81\times 18+25\times 19+2\times 20\right) x ‾ = 5 3 0 4 3 1 5 ≈ 1 6, 8 4 \overline x=\frac{5304}{315} \approx 16, 84 à 1 0 − 2 10^{ - 2} près. La médiane d'une série statistique est la valeur du caractère qui partage la population en deux classes de même effectif.
Une appétence sur le machine learning et les technologies du Big Data est nécessaire.