Savoirs et savoir-faire
Démarrer l'installation, ajuster les réglages (paramètres de fonctionnement, de régulation, températures, pressions,... Chauffage - Climatisation à La Roche-sur-Yon (85) - AlloVoisins. ), Utilisation d'équipements de conditionnement d'air, Utilisation d'équipements frigorifiques, Former un public à l'utilisation d'un équipement, Attestation d'aptitude à la manipulation des fluides frigorigènes
Qualités requises
Autonomie, Rigueur, Travail en équipe
Permis
B - Véhicule léger
Avantages
CE, Mutuelle
- Les entretiens de recrutement se font dans le respect des gestes barrières. - L'entreprise utilisatrice s'engage à respecter les gestes barrières pour cette mission. La politique d'embauche de l'entreprise utilisatrice vise à améliorer la représentation des personnes handicapées au sein de ses effectifs. Ces offres pourraient vous intéresser:
Mise en ligne:
11/05/2022
Contrat:
Localisation:
ST ETIENNE DU BOIS (85670)
13/05/2022
CDI
LA ROCHELLE (17000)
16/05/2022
Contrat à durée déterminée / Vacation
ST AIGNAN GRANDLIEU (44860)
12/05/2022
20/05/2022
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Le master Mathématiques appliquées, Statistique est co-accrédité par l'Université de Rennes 1, l'Université Rennes 2, l'ENSAI, l'Institut Agro Rennes-Angers. Et après? Mathematique pour data science de la. Devenir des diplômés
Tout au long du cycle master, les étudiant. e. s bénéficient d'un accompagnement individuel et/ou collectif à l'insertion professionnelle, proposé par le SOIE et les équipes pédagogiques. Lors d'une semaine dédiée à l'insertion professionnelle et à l'entrepreneuriat, construisent leur parcours individualisé dans une large offre d'ateliers, de conférences, de speed-meetings, de forums d'entreprises.
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Modalités de candidature
Last updated: lun, 25/04/2022 - 10:34
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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. Mathématiques essentielles pour la Data Science - Analytics & Insights. 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)
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— Test statistiques et leurs applications à l'analyse des résultats de simulations.
Mathematique Pour Data Science Center
Il se base sur le cours d'introduction à la data science de l'Université de Columbia, et est destiné aux débutants qui souhaitent découvrir le sujet. Cathy O'Neil, consultante en data science, a travaillé avec Rachel Schutt, enseignante, pour proposer le contenu de ce cours au grand public. Ces expertes proposent des cours informatifs sur le sujet, ainsi que des études de cas pertinents et des extraits de code, pour présenter des exemples accessibles. Ce livre constitue une ressource technique de choix en abordant algorithmes, méthodes, modèles et visualisation de données. 3. « Numsense! Mathematique pour data science center. Data Science for the Layman: No Math Added » par Annalyn Ng et Kenneth Soo
Auteurs: Annalyn Ng et Kenneth Soo
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En raison de ses nombreux points communs avec les mathématiques, la data science peut paraître inaccessible et compliquée. Ce livre sert d'introduction à la data science et aux algorithmes. En employant des termes simples sans approfondir le côté « mathématique », il rend le sujet moins intimidant et plus facile à comprendre.
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. Mathématiques-Informatique Data Science. 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. C'est la raison pour laquelle les expériences constituent un atout important dans les métiers de la data.