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Maryam Darvish,
Sara Séguin,
Matthieu Gruson,
Fabian Bastin,
Antoine Legrain,
Didier Chételat,
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Eglantine Camby
La recherche opérationnelle (RO) regroupe l’ensemble des méthodes, modèles et outils mathématiques et informatiques permettant d’élaborer de meilleures décisions.
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La recherche opérationnelle (RO) regroupe l’ensemble des méthodes, modèles et outils mathématiques et informatiques permettant d’élaborer de meilleures décisions.
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La recherche opérationnelle (RO) regroupe l’ensemble des méthodes, modèles et outils mathématiques et informatiques permettant d’élaborer de meilleures décisions.
L’objectif principal du MOOC «Recherche opérationnelle : optimiser ses décisions» est de vous présenter, d’abord, les généralités de la recherche opérationnelle et ses principaux domaines d’applications. Vous serez ensuite initié aux techniques plus spécifiques d’optimisation linéaire, en nombres entiers, et non linéaire, pour conclure sur les avancées en optimisation avec apprentissage, bénéficiant des derniers développements en apprentissage automatique.
La recherche opérationnelle tente ainsi de répondre à de multiples problèmes d’optimisation, tels que :
● Comment maximiser sa marge de profit tout en restant concurrentiel?
● Comment minimiser ses coûts d’opération?
● Comment assurer un développement durable, en tenant compte de la limite des ressources disponibles? Etc.
Vous en apprendrez davantage sur l’utilisation de différents types de modèles et techniques pour améliorer la prise de décisions à l’aide de cas diversifiés et interdisciplinaires issus de différents secteurs d’activités : transport et logistique, réseaux de télécommunication, santé, gestion d’entreprise, finance et énergie.
Le contenu de la formation est essentiellement axé sur la présentation des méthodes et principes qui sont illustrés par des exemples concrets. Deux cas pratiques vous permettront d’appliquer les méthodes en programmation linéaire.
Cette formation en ligne s’adresse principalement aux ingénieurs, décideurs, gestionnaires, responsables de projets ou tout apprenant ayant un intérêt pour la recherche opérationnelle.
Le cours est divisé en cinq modules que vous pourrez suivre à votre propre rythme. Vous pourrez tester votre compréhension avec de la rétroaction à l’aide d’un questionnaire dans chaque module.
Ce MOOC résulte d’une collaboration entre l’Institut de valorisation des données (IVADO) de l’Université de Montréal, du Centre interuniversitaire de recherche sur les réseaux d’entreprise, la logistique et le transport (CIRRELT) et du Groupe d’études et de recherche en analyse des décisions (GERAD).
Le contenu a été développé par des professeurs, ingénieurs et chercheurs ayant de l’expérience en R et D académique et industrielle.
Dans ce MOOC, le genre masculin est utilisé comme générique, dans le seul but de ne pas alourdir le texte.
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Learning objectives
- Au terme de cette formation en ligne, l’apprenant sera en mesure de :
- Définir les notions fondamentales de l’optimisation et des techniques en recherche opérationnelle.
- Reconnaître et modéliser un problème d’optimisation provenant de l’industrie en une formulation mathématique appropriée.
- Assimiler les algorithmes et les modèles les plus connus en recherche opérationnelle et aide à la décision.
- Résoudre un problème d’optimisation en programmation linéaire à l’aide d’un logiciel d’optimisation.
- Au terme de cette formation en ligne, l’apprenant sera en mesure de :
- Définir les notions fondamentales de l’optimisation et des techniques en recherche opérationnelle.
- Reconnaître et modéliser un problème d’optimisation provenant de l’industrie en une formulation mathématique appropriée.
- Assimiler les algorithmes et les modèles les plus connus en recherche opérationnelle et aide à la décision.
- Résoudre un problème d’optimisation en programmation linéaire à l’aide d’un logiciel d’optimisation.
Syllabus
Voici les contenus en RO abordés dans chaque module :
Module 1 - Introduction à la recherche opérationnelle
Module 2 - Programmation linéaire
Cas pratique 1
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Syllabus
Voici les contenus en RO abordés dans chaque module :
Module 1 - Introduction à la recherche opérationnelle
Module 2 - Programmation linéaire
Cas pratique 1
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Cas pratique 2
Module 3 - Programmation en nombres entiers Module 4 - Optimisation non-linéaireModule 5 - Optimisation avec apprentissage automatique
Good to know
Good to know
Know what's good ,
what to watch for , and
possible dealbreakers
Builds a strong foundation for beginners
Taught by x, who are recognized for their work in x
Explores x, which is standard in industry y
Examines x, which is highly relevant to y
Taught by instructors from x, who are recognized for their work in x
Offers hands-on labs and interactive materials
Prerequisites are not required, which makes it a good starting point for learners new to this subject
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Activities
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in Recherche opérationnelle: optimiser ses décisions with these
activities:
Find a mentor
Show steps
Many universities and colleges have programs that can pair you with a mentor. Finding a mentor who has experience in research operations can be invaluable to making sure that you get the most out of your education.
Show steps
-
Ask your professors or TAs if they know of any mentors who would be a good fit for you.
-
Reach out to professionals in the field of research operations and ask if they would be willing to mentor you.
-
Attend industry events and meetups to network with professionals in the field.
Review basic linear algebra
Show steps
Review the basics of linear algebra to strengthen your foundation for optimization techniques.
Browse courses on
Vectors
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-
Revise the basics of vector spaces and matrices.
-
Practice solving systems of linear equations using various methods.
-
Review concepts such as eigenvalues and eigenvectors.
Review basic optimization algorithms
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Review the basic concepts of optimization algorithms to strengthen your foundation for this course.
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Linear Programming
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Read through your old notes or textbooks on optimization algorithms.
-
Work through some practice problems to refresh your understanding.
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Review linear algebra
Show steps
Review the basics of linear algebra, including matrix operations, vector spaces, and linear transformations. This will help you understand the mathematical concepts used in optimization.
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Linear Algebra
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-
Go over your notes from a previous linear algebra course.
-
Work through practice problems from a linear algebra textbook.
-
Take an online linear algebra course or tutorial.
Join a study group
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Your peers can often provide some of the best help when it comes to understanding course material. If you find yourself struggling, make time each week to study with at least one or two classmates.
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-
Find some classmates who are interested in forming a study group.
-
Set regular meeting times and stick to them as best as you can.
-
Come prepared to each meeting by completing the readings and assignments.
-
Take turns leading the discussions and facilitating the group's learning.
Solve optimization problems using graphical methods
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Gain hands-on experience in solving optimization problems graphically to reinforce your understanding of fundamental concepts.
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Linear Programming
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-
Plot constraints and objective functions on a graph.
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Identify feasible regions and optimal solutions.
-
Apply graphical methods to solve simple optimization problems.
Solve linear programming problems
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Practice solving linear programming problems to improve your understanding and skills.
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Linear Programming
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-
Find a set of practice problems online or in a textbook.
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Solve the problems using the simplex method or another optimization algorithm.
-
Check your answers against the provided solutions.
Review optimisation knowledge
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Optimizing your studying will greatly enhance how effectively you can retain information from this course on operations research.
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-
Go over your past notes from other courses that had any part of research operations.
-
If you have access to the materials, do some practice problems for those past courses.
-
Look online for resources that discuss operations research
-
If possible, try to implement a simple linear programming algorithm yourself in a programming language of your choice.
Volunteer at a local non-profit that focuses on optimisation
Show steps
Volunteering is a great way to gain practical experience in research operations while also giving back to your community.
Show steps
-
Do an internet search for local non-profits that focus on optimisation.
-
Reach out to the organizations and ask if they have any volunteer opportunities.
-
Attend a volunteer orientation.
-
Show up on time for your volunteer shifts and be prepared to work hard.
Join a study group or discussion forum
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Join a study group or discussion forum to connect with other students, share knowledge, and get help with challenging concepts.
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Optimization
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Find a study group or discussion forum that is relevant to this course.
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Introduce yourself and share your goals.
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Participate in discussions and ask questions.
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Solve optimization problems
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Practice solving optimization problems using different techniques, such as linear programming, integer programming, and nonlinear programming. This will help you develop your problem-solving skills and improve your understanding of optimization.
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Optimization
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Find a set of practice problems online or in a textbook.
-
Solve the problems using the techniques you learned in the course.
-
Check your solutions against the provided answer key.
Watch video讲解 from edX
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edX videos contain some very helpful supplemental information for this course. Watching them will help you to solidify the concepts you learn in class.
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Subscribe to the edX Coursera.
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Find the specific lectures for the course.
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Take detailed notes while watching the videos.
Create a visual representation of an optimization problem
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Create a visual representation of an optimization problem to enhance your understanding and communication skills.
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-
Choose an optimization problem that you are familiar with.
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Identify the key variables and constraints of the problem.
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Create a visual representation of the problem using a tool such as a graph or chart.
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Use your visual representation to explain the problem to someone who is not familiar with optimization.
Do Labexercises and Practice Problems
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Doing the practice problems will help you to master the material.
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-
Make sure you understand the theoretical concepts of the algorithms and techniques.
-
Find a list of the practice problems.
-
Try to solve a problem on your own without looking at the solutions.
-
After trying to solve a problem, check your solution against the provided answer.
-
If you cannot solve a problem, review the theoretical concepts and try again.
Follow tutorials on advanced optimization techniques
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Follow tutorials on advanced optimization techniques to expand your knowledge and skills.
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Find tutorials on advanced optimization techniques online or in books.
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Follow the tutorials step-by-step.
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Implement the techniques you learn in the tutorials to solve real-world optimization problems.
Develop an optimization model
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Develop an optimization model to solve a real-world problem. This will help you apply the concepts you learned in the course to a practical setting.
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-
Identify a problem that can be solved using optimization.
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Formulate the problem as an optimization model.
-
Solve the model using an optimization software.
-
Analyze the results and make recommendations.
Create a study guide
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To enhance your learning experience, start working on your study guide as you cover each module. This will help you retain information and make studying for exams much easier.
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-
Review the notes, assignments, and quizzes from each module.
-
Identify the key concepts and problem-solving techniques covered in each module.
-
Write down summaries, examples, and practice problems for each key concept or technique.
-
Use different colors, fonts, and diagrams to make your study guide visually appealing and easy to understand.
-
Review your study guide regularly, especially before exams.
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that may be useful to these careers:
Ingénieur en recherche opérationnelle
Ingénieur en recherche opérationnelle
En tant qu'ingénieur en recherche opérationnelle, vous utiliserez les principes et les techniques de la recherche opérationnelle pour concevoir et mettre en œuvre des solutions permettant d'améliorer l'efficacité et les performances des systèmes. Ce cours vous fournira une base solide en recherche opérationnelle, y compris la programmation linéaire, la programmation en nombres entiers et l'optimisation non linéaire. Vous apprendrez également à utiliser un logiciel d'optimisation pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes.
Chercheur en optimisation
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En tant que chercheur en optimisation, vous développerez de nouvelles méthodes et techniques pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes. Ce cours vous fournira une base solide en recherche opérationnelle, y compris la programmation linéaire, la programmation en nombres entiers et l'optimisation non linéaire. Vous apprendrez également à utiliser des outils et des techniques informatiques avancés pour résoudre des problèmes d'optimisation à grande échelle.
Ingénieur en santé
Ingénieur en santé
En tant qu'ingénieur en santé, vous utiliserez les principes et les techniques de la recherche opérationnelle pour concevoir et mettre en œuvre des systèmes de santé efficaces. Ce cours vous fournira les connaissances et les compétences nécessaires pour optimiser les performances des systèmes de santé. Vous apprendrez également à utiliser des outils et des techniques d'optimisation pour résoudre des problèmes de santé complexes.
Analyste de données
Analyste de données
En tant qu'analyste de données, vous utiliserez des techniques de recherche opérationnelle pour extraire des informations à partir de données volumineuses et non structurées. Ce cours vous aidera à développer les compétences nécessaires pour identifier les modèles, les tendances et les corrélations dans les données. Vous apprendrez également à utiliser des outils et des techniques d'optimisation pour résoudre des problèmes d'affaires complexes.
Ingénieur en télécommunications
Ingénieur en télécommunications
En tant qu'ingénieur en télécommunications, vous utiliserez les principes et les techniques de la recherche opérationnelle pour concevoir et mettre en œuvre des réseaux de télécommunications efficaces. Ce cours vous fournira les connaissances et les compétences nécessaires pour optimiser les performances des réseaux de télécommunications. Vous apprendrez également à utiliser des outils et des techniques d'optimisation pour résoudre des problèmes de télécommunications complexes.
Ingénieur en énergie
Ingénieur en énergie
En tant qu'ingénieur en énergie, vous utiliserez les principes et les techniques de la recherche opérationnelle pour concevoir et mettre en œuvre des systèmes énergétiques efficaces. Ce cours vous fournira les connaissances et les compétences nécessaires pour optimiser les performances des systèmes énergétiques. Vous apprendrez également à utiliser des outils et des techniques d'optimisation pour résoudre des problèmes énergétiques complexes.
Ingénieur en environnement
Ingénieur en environnement
En tant qu'ingénieur en environnement, vous utiliserez les principes et les techniques de la recherche opérationnelle pour concevoir et mettre en œuvre des solutions durables aux problèmes environnementaux. Ce cours vous fournira les connaissances et les compétences nécessaires pour optimiser les performances environnementales. Vous apprendrez également à utiliser des outils et des techniques d'optimisation pour résoudre des problèmes environnementaux complexes.
Data Scientist
Data Scientist
En tant que data scientist, vous utiliserez les techniques de recherche opérationnelle pour extraire des informations à partir de données volumineuses et non structurées. Ce cours vous aidera à développer les compétences nécessaires pour identifier les modèles, les tendances et les corrélations dans les données. Vous apprendrez également à utiliser des outils et des techniques d'optimisation pour résoudre des problèmes complexes liés aux données.
Ingénieur en logistique
Ingénieur en logistique
En tant qu'ingénieur en logistique, vous utiliserez les principes et les techniques de la recherche opérationnelle pour concevoir et mettre en œuvre des systèmes logistiques efficaces. Ce cours vous fournira les connaissances et les compétences nécessaires pour optimiser les opérations de transport, d'entreposage et de distribution. Vous apprendrez également à utiliser des outils et des techniques d'optimisation pour résoudre des problèmes logistiques complexes.
Ingénieur industriel
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En tant qu'ingénieur industriel, vous utiliserez les principes et les techniques de la recherche opérationnelle pour améliorer l'efficacité et les performances des systèmes de production. Ce cours vous fournira les connaissances et les compétences nécessaires pour concevoir et mettre en œuvre des systèmes de production efficaces. Vous apprendrez également à utiliser des outils et des techniques d'optimisation pour résoudre des problèmes de production complexes.
Ingénieur en systèmes
Ingénieur en systèmes
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En tant que gestionnaire de projet, vous utiliserez les principes et les techniques de la recherche opérationnelle pour planifier, exécuter et contrôler des projets. Ce cours vous fournira les connaissances et les compétences nécessaires pour gérer des projets complexes. Vous apprendrez également à utiliser des outils et des techniques d'optimisation pour résoudre des problèmes de gestion de projet complexes.
Consultant en gestion
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En tant que consultant en gestion, vous utiliserez les principes et les techniques de la recherche opérationnelle pour aider les entreprises à améliorer leurs performances. Ce cours vous fournira les connaissances et les compétences nécessaires pour identifier les problèmes d'affaires, développer des solutions et mettre en œuvre des changements. Vous apprendrez également à communiquer efficacement avec les dirigeants et les parties prenantes.
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Analyste de politiques publiques
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En tant qu'analyste de politiques publiques, vous utiliserez les principes et les techniques de la recherche opérationnelle pour évaluer les politiques publiques et formuler des recommandations. Ce cours vous fournira les connaissances et les compétences nécessaires pour analyser les politiques publiques, construire des modèles et optimiser les décisions politiques. Vous apprendrez également à utiliser des outils et des techniques d'optimisation pour résoudre des problèmes de politiques publiques complexes.
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Un ouvrage complet sur la recherche opérationnelle et l'aide à la décision, couvrant les concepts de base, les techniques d'optimisation et les applications dans différents domaines.
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Une référence approfondie sur la programmation linéaire, couvrant les concepts théoriques, les algorithmes et les applications dans divers domaines.
Ce livre fournit une vue d'ensemble complète de la recherche opérationnelle, couvrant une large gamme de techniques et d'applications.
Un traité complet sur la programmation en nombres entiers, couvrant les différentes formulations, les techniques de résolution et les applications.
Un ouvrage de référence sur l'optimisation non linéaire, couvrant les méthodes de résolution, les algorithmes et les applications dans divers domaines.
Ce livre classique fournit une introduction complète à l'optimisation non linéaire, couvrant les théories et les algorithmes.
Ce livre explore les techniques d'apprentissage automatique utilisées pour résoudre des problèmes d'optimisation.
Un ouvrage de référence sur l'optimisation convexe, couvrant les concepts théoriques, les algorithmes et les applications dans divers domaines.
Un ouvrage pratique sur l'utilisation de techniques d'optimisation pour l'analyse de données, couvrant les concepts fondamentaux et les applications dans différents domaines.
Un ouvrage introductif sur la recherche opérationnelle, couvrant les concepts de base, les techniques d'optimisation et les applications dans différents domaines.
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Un ouvrage sur l'analyse décisionnelle bayésienne, couvrant les concepts fondamentaux, les méthodes et les applications dans des domaines tels que la finance, la santé et l'ingénierie.
Un ouvrage avancé sur la programmation stochastique, couvrant les différents modèles et algorithmes pour la résolution de problèmes d'optimisation sous incertitude.
Ce livre fournit une introduction complète à l'optimisation convexe, une classe importante de problèmes d'optimisation.
Un ouvrage complet sur la programmation dynamique et le contrôle optimal, couvrant les concepts théoriques, les algorithmes et les applications dans divers domaines.
Un ouvrage complet sur la simulation pour la recherche opérationnelle, couvrant les concepts de base, les techniques et les applications dans différents domaines.
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Ce livre présente l'optimisation robuste, une technique d'optimisation utilisée lorsque les données sont incertaines.
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3 to 4 hours per week for 5 weeks
Level
Intermediate
Via
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Institution
Université de Montréal
Instructors
Maryam Darvish
Sara Séguin
Matthieu Gruson
Fabian Bastin
Antoine Legrain
Didier Chételat
Eglantine Camby
Session
May 1, 2024
- April 30, 2025
Language
Français
Transcript
Français
Good to know
Builds a strong foundation for beginners
Taught by x, who are recognized for their work in x
Explores x, which is standard in industry y
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