François Chung, Ph.D.

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Spécialisation en cybersécurité

Spécialisation en cybersécurité

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Formation Coursera, MOOC (2022). Cette spécialisation de l'University of Maryland (US) couvre les concepts fondamentaux à la construction de systèmes sécurisés, y compris le matériel, les logiciels et l'interface homme-machine, avec l'utilisation de la cryptographie pour sécuriser les interactions. Ces concepts sont illustrés par des exemples tirés de la pratique moderne et complétés par des exercices pratiques impliquant outils et techniques.

Cours 1: Sécurité utilisable

Sujets principaux:

  • Interaction Homme-Machine (HCI);
  • Méthodologie de conception et prototypage;
  • A/B testing, évaluation quantitative et qualitative;
  • Conception d'interactions sécurisées;
  • Biométrie, authentification à deux facteurs (2FA);
  • Paramètres de confidentialité, inférence de données.

Cours 2: Sécurité logicielle

Sujets principaux:

  • Sécurité de bas niveau: attaques et exploits;
  • Se défendre contre les exploits de bas niveau;
  • Sécurité web: attaques et défenses;
  • Concevoir et créer des logiciels sécurisés;
  • Analyse statique de programme;
  • Tests d'intrusion et fuzzing.

Cours 3: Cryptographie

Sujets principaux:

  • Secret informatique et cryptographie moderne;
  • Cryptage à clé privée;
  • Codes d'authentification des messages;
  • Théorie du nombre;
  • Échange de clés et cryptage à clé publique;
  • Signatures numériques.

Cours 4: Sécurité matérielle

Sujets principaux:

  • Conception de système numérique: fondamentaux et vulnérabilités;
  • Concevoir la protection de propriété intellectuelle;
  • Attaques physiques et exponentiation modulaire;
  • Attaques par canal auxiliaire et contre-mesures;
  • Détection de cheval de Troie matériel;
  • Circuit intégré de confiance;
  • Bonnes pratiques et technologies émergentes.

Références

Formation

Usable security (Sécurité utilisable, certificat de cours)
Software security (Sécurité logicielle, certificat de cours)
Cryptography (Cryptographie, certificat de cours)
Hardware security (Sécurité matérielle, certificat de cours)

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Coursera

Google Cloud: big data et apprentissage automatique

Google Cloud: big data et apprentissage automatique

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Formation Coursera, MOOC (2020). Cette formation en ligne présente les capacités de big data et d’apprentissage automatique (ML) de Google Cloud Platform (CGP). Grâce à une combinaison de présentations, de démos et de laboratoires pratiques, la formation présente un aperçu de Google Cloud et une vue détaillée des solutions de traitement de données et de ML, telles que BigQuery, Cloud SQL, Dataproc, Pub/Sub, Dataflow et Data Studio.

Semaine 1: Fondamentaux du big data et du ML

Sujets principaux:

  • Explorer un ensemble de données public BigQuery;
  • Choisir la bonne approche de solution;
  • Recommander des produits en utilisant Cloud SQL et Spark;
  • Prédire les achats de visiteurs à l'aide de BigQuery ML.

Semaine 2: Défis du pipeline de données moderne

Sujets principaux:

  • Tableaux de bord IoT en temps réel;
  • Créer un pipeline de données en continu;
  • ML sur des ensembles de données non structurées;
  • Classer des images avec des modèles ML pré-construits.

Références

Spécialisation en science des données

Spécialisation en science des données

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Formation Coursera, MOOC (2020). Cette spécialisation couvre les concepts et les outils nécessaires à la science des données, de la formulation des bonnes questions à la réalisation d'inférences et la publication des résultats. Les sujets abordés incluent l'utilisation de R pour nettoyer, analyser et visualiser les données, utiliser GitHub pour gérer des projets en science des données et effectuer une analyse de régression, des moindres carrés et des inférences à l'aide de modèles de régression.

Cours 1: Boîte à outils du data scientist

Sujets principaux:

  • Fondamentaux de la science des données;
  • R et Rstudio;
  • Contrôle de version et GitHub;
  • R Markdown, raisonnement scientifique et big data.

Cours 2: Programmation en R

Sujets principaux:

  • Contexte et mise en route;
  • Programmation avec R;
  • Fonctions de boucle et débogage;
  • Simulation et profilage de code.

Cours 3: Obtenir et nettoyer les données

Sujets principaux:

  • Recherche de données et lecture de différents types de fichiers;
  • Systèmes de stockage de données;
  • Organisation, fusion et gestion des données;
  • Manipulation de texte et de données en R.

Cours 4: Analyse exploratoire des données

Sujets principaux:

  • Graphiques analytiques et représentation graphique en R;
  • Lattice et ggplot2;
  • Réduction dimensionnelle des données;
  • Techniques d'analyse de cluster.

Cours 5: Recherche reproductible

Sujets principaux:

  • Concepts, idées et structure;
  • Markdown et knitr;
  • Check-list de la recherche reproductible;
  • Analyse de données factuelles.

Cours 6: Inférence statistique

Sujets principaux:

  • Probabilité et espérance mathématique;
  • Variabilité, distribution et asymptote;
  • Intervalles, tests et valeur-p;
  • Tests de puissance, bootstrap et permutation.

Cours 7: Modèles de régression

Sujets principaux:

  • Moindres carrés et régression linéaire;
  • Régression linéaire et multivariée;
  • Résidus et diagnostics;
  • Régression logistique et de Poisson.

Cours 8: Apprentissage automatique

Sujets principaux:

  • Prédiction, erreurs et validation croisée;
  • Paquet caret;
  • Arbres de décision et forêts aléatoires;
  • Régression régularisée et combinaison de prédicteurs.

Cours 9: Développement de produits de données

Sujets principaux:

  • Shiny, GoogleVis et Plotly;
  • R Markdown et Leaflet;
  • Paquets R et Swirl.

Références

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AWS: fondations et apprentissage automatique (formation AWS)

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Covid-19: épidémiologie et traçage de contacts

Covid-19: épidémiologie et traçage de contacts

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Formation Coursera, MOOC (2020). Ces 2 cours en ligne de Johns Hopkins University (US) ont été suivis au milieu de la pandémie de Covid-19. Le premier explique comment identifier et mesurer les épidémies comme celle de Covid-19, et comment comprendre l'épidémiologie de ces infections. Le second concerne la science du SRAS-CoV-2, y compris la période infectieuse, la présentation clinique de Covid-19 et pourquoi le traçage de contacts peut être une intervention de santé publique efficace.

Lutter contre le Covid-19 avec l'épidémiologie

Sujets principaux:

  • Comment identifier et mesurer les épidémies comme le Covid-19?
  • Comment enquêter et contrôler les épidémies?

Traçage de contacts Covid-19

Sujets principaux:

  • Principes de base de Covid-19;
  • Principes de base du traçage de contacts pour Covid-19;
  • Étapes pour enquêter sur les cas et retrouver leurs contacts;
  • Éthique du traçage de contacts et des outils technologiques;
  • Compétences pour une communication efficace.

Références

Formation

COVID-19 Contact Tracing (Traçage de contacts Covid-19, certificat de cours)

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Technologies Bitcoin et cryptomonnaie

Technologies Bitcoin et cryptomonnaie

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Formation Coursera, MOOC (2019). Cette formation, donnée en ligne par Princeton University (US), explique le fonctionnement technique de Bitcoin ainsi que d'autres cryptomonnaies, et fournit les bases nécessaires à la conception de logiciels sécurisés qui interagissent avec le réseau Bitcoin. Parmi les autres sujets abordés, citons le niveau de sécurité des Bitcoins, l'anonymité des utilisateurs et la possibilité, ou non, de réglementer les cryptomonnaies.

Semaine 1: Introduction à la crypto et aux cryptomonnaies

Sujets principaux:

  • Fonctions de hachage cryptographique;
  • Pointeurs de hachage et structures de données;
  • Signatures numériques;
  • Clés publiques en tant qu'identités.

Semaine 2: Comment Bitcoin réalise la décentralisation

Sujets principaux:

  • Centralisation vs décentralisation;
  • Consensus distribué;
  • Consensus sans identité: la blockchain;
  • Avantages et preuve de travail.

Semaine 3: Mécaniques de Bitcoin

Sujets principaux:

  • Transactions Bitcoin;
  • Scripts Bitcoin;
  • Blocs Bitcoin;
  • Réseau Bitcoin.

Semaine 4: Comment stocker et utiliser les Bitcoins

Sujets principaux:

  • Portefeuilles et échanges en ligne;
  • Services de paiement;
  • Frais de transaction;
  • Marchés de change.

Semaine 5: Minage Bitcoin

Sujets principaux:

  • Matériel de minage;
  • Consommation d'énergie et écologie;
  • Piscines de minage;
  • Avantages et stratégies de minage.

Semaine 6: Bitcoin et anonymat

Sujets principaux:

  • Comment dé-anonymiser Bitcoin;
  • Mélange décentralisé;
  • Zerocoin et Zerocash;
  • Tor et Silk Road.

Semaine 7: Communauté, politique et régulation

Sujets principaux:

  • Consensus en Bitcoin;
  • Logiciel de base de Bitcoin;
  • Les gouvernements remarquent Bitcoin;
  • Lutte contre le blanchiment d'argent.

Semaine 8: Puzzles de minage alternatifs

Sujets principaux:

  • Puzzles résistants aux ASIC;
  • Preuve de travail utile;
  • Puzzles non-externalisables;
  • Minage virtuel.

Semaine 9: Bitcoin comme plateforme

Sujets principaux:

  • Bitcoin sous forme de journal avec ajout uniquement;
  • Bitcoin en tant que propriété intelligente;
  • Loteries multi-parties en Bitcoin;
  • Bitcoin en tant que source aléatoire.

Semaine 10: Altcoins et l'écosystème de cryptomonnaie

Sujets principaux:

  • Petite histoire des Altcoins;
  • Interaction entre Bitcoin et Altcoins;
  • Cycle de vie d'un Altcoin;
  • Sidechains.

Semaine 11: L'avenir de Bitcoin

Sujets principaux:

  • La blockchain comme moyen de décentralisation;
  • Intégration de la blockchain;
  • Que pouvons-nous décentraliser?
  • Quand est-ce que la décentralisation est une bonne idée?

Références

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