Acquérir les connaissances de géométrie de base du niveau premier cycle de l'enseignement supérieur nécessaires pour aborder les UE de certains diplôme du Cnam. Assimiler les bases de l'algèbre linéaire et du calcul matriciel.

• Apprentissage des méthodes numériques de base;
• Notions d'algorithmique;
• Apprentissage d'un langage structuré;
• Applications à l'analyse numérique.

Donner les bases nécessaires à la compréhension des phénomènes aléatoires et à la statistique inférentielle.

Acquérir des techniques mathématiques utilisées dans l'étude des signaux aléatoires et plus généralement en électronique, physique et acoustique, etc...

maîtriser les bases de la statistique et du calcul des probabilités .

• Résolution numérique des équations différentielles ordinaires;
• Résolution numérique des systèmes différentiels;

Maîtriser les techniques usuelles de l'inférence statistique.

Acquérir les méthodes mathématiques fondamentales utilisées dans l'étude des signaux déterministes et plus généralement en physique, en électronique, en optique ou en analyse des images.

Apprendre l’utilisation des langages R et Python pour l’analyse et la manipulation de données.
Acquérir une autonomie pour analyser et mettre en forme des données avec ces deux langages de programmation.

Maitrise documentation du code avec des carnets Jupiter.

Familiariser les auditeurs avec les techniques d'analyse numérique et les outils logiciels du calcul scientifique.
Les travaux pratiques seront faits en Python grâce à interface Jupyter du Cnam.

Donner aux auditeurs, un panorama des stratégies et des démarches pour l'amélioration permanente des systèmes de production.

• Formulation mathématique de problèmes concrets simples.
• Apprendre les notions de base sur les relations, l'algèbre de Boole et les fonctions booléennes.
• Calculs simples sur les dénombrements et les probabilités combinatoires, la récurrence
• Comprendre des rud

Explorer, décrire et interpréter des données dans leur aspect multidimensionnel. Le cours s'appuiera sur la pratique du logiciel R.

Familiariser les auditeurs avec le traitement d'images sur ordinateur basé sur des outils mathématiques.

• Acquérir les connaissances fondamentales d'analyse mathématique au niveau premier cycle de l'enseignement supérieur nécessaires pour aborder les UE de certains diplômes du Cnam ainsi que des UE des spécialités Organisation et Hygiène et Sécurité du Travail.

Le cours présente des méthodes pour décrire, expliquer ou prédire une variables à l'aide d'un ou plusieurs caractères quantitatifs et/ou qualitatifs. Ces méthodes, fondées sur le modèle linéaire, sont illustrées par des sorties R.

Ce cours a pour but de familiariser les élèves avec le contrôle actif et passif de systèmes physiques modélisés par des équations différentielles vectorielles.

Cette unité nécessite au moins 120heures de travail incluant cours, travaux dirigés, travaux pratiques et travail personnel.