Pré-requis en mathématiques :
* Notions fondamentales d’algèbre linéaire
** Espace euclidiens
** Produit scalaire
** Opérations de base sur les matrices
** Matrices semi-définies positives
** Formes hermitiennes
** Diagonalisation de matrice et valeurs propres
* Bibliographie indicative :
** Fabien Margairaz. Algèbre linéaire I & II: Notes de cours de l’EPFL.
** Les notions de base d’algèbre sont aussi très bien décrites sur Wikipédia
* Notions fondamentales de probabilités
** Espérance, variance
** Probabilités jointes et conditionnelles, formule de Bayes
** Lois usuelles (loi de Bernoulli, loi uniforme, loi normale)
** Estimation des paramètres d’une loi par maximisation de la vraisemblance
* Bibliographie indicative :
** Olivier François. Notes de cours de Probabilités Appliquées. Les 40 premières pages.
http://membres-timc.imag.fr/Olivier.Francois/Poly_Cours_Proba.pdf
* Notions fondamentales de statistiques
** Statistiques descriptives : Population statistique, Estimateurs de tendance centrale et de dispersion, Représentations usuelles (histogramme, diagramme en bâtons, etc.)
** Notions élémentaires de test d'hypothèse : Echantillons, Hypothèse nulle, hypothèse alternative, risques de type I et II, Test de Student
* Bibliographie indicative :
** Olivier Gaudoin. Principes et Méthodes Statistiques : Notes de cours, Ensimag 2A. Chapitres I,II, V (3 premières sections)
https://www-ljk.imag.fr/membres/Olivier.Gaudoin/PMS.pdf
Pré-requis en informatique :
* Structures de données, algorithmique et programmation (par exemple Java, Python ou C)
* Fondements des systèmes d’exploitation
* Principes de systèmes de gestion de bases de données (représentation des données, stockage, interrogation…)
* Technologies web
* Notions en compilation
[1] Introduction to Algorithms (3rd ed.), Thomas Cormen, Charles Leiserson, Ronals Rovest, Clifford Stein, 2009, MIT Press and McGraw-Hill.
[2] Thinking in Java (4th ed.), Bruce Eckel, 2006, Prentice Hall.
[3] A First Course in Database Systems (3rd ed.), Jeffrey D. Ullman, Jennifer Widom, 2007, Pearson education.