MOOC Sorbonne droit des entreprises. Mooc Gestion de projet. Rappel MOOC : Massive Open Online Course : formation ouverte et à distance ; les participants, enseignants et apprenants, sont du monde entier, ils travaillent et communiquent par internet ; supports variés : vidéos, quizz interactifs, forums de discussion, session de réponses aux questions posées aux prof/animateurs etc… Après avoir suivi ITyPA (dont les animateurs ont construit une formidable capitalisation), j’adhère au premier MOOC certificatif français gestion de projet La lettre n°1 du MOOC Gestion de Projet Retour haut de pageLa lettre n°1, outre le point général sur les inscriptionsles dates de cours (18 Mars au 15 Avril 2013 complète les 2 niveaux de difficulté déjà évoqués pour les certificats basiques et avancés avec l’ouverture d’une certification supplémentaire pour les plus motivés à la fin du cours : un certificat par équipes-projets, indépendant du cours mais mettant en pratique ce que nous y aurons sur la gestion La lettre n°2 du MOOC Gestion de Projet Retour haut de page.
Public Health Toxicology. Sorbonne Paris Cité : MOOC Santé Publique. Pour la première fois ouverte aux étudiants, la journée du Numérique, organisée par l’Université Paris Descartes propose d’explorer les nouvelles possibilités et d’ouvrir des pistes pour la recherche, la médecine, l’interdisciplinarité et la vie quotidienne. Nous sommes connectés en permanence, bardés d’équipements et de capteurs toujours plus sophistiqués. Le Web offre même la possibilité de faire participer des milliers de bénévoles à des projets scientifiques ou sociaux. Pour la première fois ouverte aux étudiants, la journée du Numérique, organisée par l’Université Paris Descartes propose d’explorer les nouvelles possibilités et d’ouvrir des pistes pour la recherche, la médecine, l’interdisciplinarité et la vie quotidienne.
Les conférences Cette année parmi les intervenants : Pierre Paul Vidal Pierre Paul VIDAL, chercheur en neuro-sciences à l’Université Paris Descartes Né en 1952 à Paris, il obtient son diplôme de médecin en 1978 et son doctorat en sciences en 1986. Albert Yu-Min Lin. Chemicals in the Environment: Toxicology and Public Health (BE.104J) | Biological Engineering. Introductory Human Physiology. The goal of this course is to provide an introduction to human physiology. The students learn to recognize and explain the basic concepts that govern each organ and organ system and their integration to maintain homeostasis, as well as some clinical aspects of failure of these systems. The organ systems covered include: nervous, muscle, cardiovascular, respiratory, endocrine, male and female reproductive, gastrointestinal, and urinary. This human physiology course is targeted to undergraduate and graduate students with an elementary background in biology.
In a typical undergraduate setting, this course would fulfill requirements for students applying to professional health science programs such as medical school, nursing, physician assistant, pathologists’ assistant, physical therapy, and doctorate of physical therapy. In addition it is an ideal course in preparation for the MCAT exam. An high school background in biology. Introductory Human Physiology is a 12-week course. Exercise Physiology: Understanding the Athlete Within. About the Course This course examines the physiological responses to acute and chronic exercise, with a focus on skeletal muscle, energy metabolism, the oxygen transport system and temperature and fluid balance.
The factors that limit exercise performance will be reviewed and the role of genes in determining athletic performance will be considered. At the end of this course, you should have a better understanding of the athlete within! Course Syllabus Week One: Review of excitation-contraction coupling in skeletal muscle, muscle fibre types, energetics and muscle adaptations to exercise training. Week Two: The key fuels by contracting skeletal muscle during high intensity sprint exercise through to prolonged endurance exercise. Week Three: Cardiovascular and respiratory responses to exercise that ensure adequate oxygen delivery to contracting skeletal muscle and the determinants of maximal oxygen uptake.
Week Four: Temperature and fluid balance during exercise. Recommended Background. Sustainability of Food Systems: A Global Life Cycle Perspective. Epidemics - the Dynamics of Infectious Diseases. Plateforme COURLIS : Statistiques. Introduction to Statistics. Exercice interactif sur le calcul de probabilités. Probability and statistics. Mindmap :STATISTIQUES. Case-Based Introduction to Biostatistics. La formule de BAYES & ses Applications/ Formule de Bayes-Laplace/ Partie 1. La formule de BAYES & ses Applications/ Formule de Bayes-Laplace/ Partie 2. La formule de BAYES & ses Applications/ Formule de Bayes-Laplace/ Partie 3.
Bayes & Paradoxe des tests de dépistage. Nos et nous-mêmes stockons et/ou accédons à des informations stockées sur un terminal, telles que les cookies, et traitons les données personnelles, telles que les identifiants uniques et les informations standards envoyées par chaque terminal pour diffuser des publicités et du contenu personnalisés, mesurer les performances des publicités et du contenu, obtenir des données d'audience, et développer et améliorer les produits.
Avec votre permission, nos partenaires et nous-mêmes pouvons utiliser des données de géolocalisation précises et d’identification par analyse du terminal. En cliquant, vous pouvez consentir aux traitements décrits précédemment. Vous pouvez également accéder à des informations plus détaillées et modifier vos préférences avant de consentir ou pour refuser de donner votre consentement. Veuillez noter que certains traitements de vos données personnelles peuvent ne pas nécessiter votre consentement, mais vous avez le droit de vous y opposer. Calcul des probabilités. La probabilité d'un événement est le pourcentage de "chances" que cet évenement se réalise. Par exemple si un événement a 25 chances sur 100 de se réaliser, on dira que sa probabilité est de 25% (ou 0,25 ou 1/4) Une probabilité est donc toujours comprise entre 0 et 1 (ou entre 0% et 100%) On note en général un événement sous la forme d'une lettre majuscule : A, B...
On notera P(A) la probabilité que l'événement A se réalise. Dans l'exemple, on note P(A) = 0,25. On notera "non A" l'événement contraire de A, c'est à dire celui qui se réalise quand A ne se réalise pas et inversement. Dans l'exemple, la probabilité de "non A" (qui est la probabilité que A ne se réalise pas) vaut 0,75 = 1 - 0,25. On aura toujours P(A) + P(non A) = 1, en effet A et nonA sont des événements qu'on qualifie d'incompatibles (car ils ne peuvent se réaliser simultanément); de plus l'un des deux doit forcément se réaliser. On en déduit : P(non A) = 1 - P(A) Exemple : On considère un jeu de 52 cartes.
P(A et B) = 1/52. Une formule mathématique universelle existe-t-elle ? - Sciences. C’est le rêve, plus ou moins conscient, de tout scientifique : découvrir une loi universelle permettant de comprendre et de prévoir les phénomènes naturels de notre univers. Rares sont ceux qui y parviennent. Et rares, aussi, sont les équations pouvant prétendre à une forme d’universalité. En physique, par exemple, la théorie de la gravitation d’Einstein reste incompatible avec la mécanique quantique. Pourtant, en 1763, une formule est publiée après la mort de son auteur, un pasteur britannique de l’Eglise presbytérienne dénommé Thomas Bayes.
Il s’agit d’une loi des probabilités qui porte désormais son nom, le théorème de Bayes. La même équation est découverte en 1774 par le grand mathématicien français Pierre-Simon Laplace, sans qu’il connaisse, semble-t-il, le théorème de Bayes. Etrangement, la formule somnole ensuite pendant plus de deux siècles. Elle permet aussi bien de mieux comprendre certains événements de l’évolution des espèces que certains mystères de l’univers. Bayes' Formula. The Monty Hall Problem. Bayes Theorem: Key to the Universe, Richard Carrier Skepticon 4. Loi binomiale. Lois de Poisson (des petites probabilités) 4.2. Lois de Poisson. Les lois de Poisson sont très utiles dans l’étude de la survenance dans le temps d’événements homogènes, contrairement aux lois Binomiales Négatives qui sont plus appropriées pour les événements hétérogènes.
Définition 1. Une v.a. X suit une loi de Poisson de paramètre \lambda\in {\mathbb R}_+^{\star} si : P(X=k)=\frac{\lambda^k}{k!} E^{-\lambda}, \quad \forall k\in {\mathbb N}. Nous notons {\cal L}(X)={\cal P}(\lambda). Modélisation. Propriété 1. 1). P(Y(\lbrack t, t+\Delta T \rbrack)=1)=\lambda\Delta t=1-P(Y(\lbrack t, t+\Delta T \rbrack)=0). C’est-à-dire qu’à chaque instant nous n’observons qu’une seule ou aucune réalisation de l’événement. 2). 3). {\cal L}(Y(\lbrack a, b \rbrack))={\cal L}(Y(\lbrack 0, b-a \rbrack). C’est-à-dire que le nombre de réalisations de l’événement ne dépend pas de l’instant du début de l’observation mais de la durée de celle-ci. Si les trois conditions précédentes sont satisfaites, alors : Remarque 1. Remarque 2. Calculs avec R. Remarque 3. Approximation de la loi de Poisson.