OpenLLM-France/wikimedia huggingface dataset:
# Réseaux sociaux professionnels/Annexe/Contre Exemple : Embauche via Twitter

Dans le chapitre RSP et entreprises, nous avons analysé les avantages des réseaux sociaux pour les entreprises, notamment en matière de recrutement. Nous allons illustrer cet avantage par un exemple d'embauche via Twitter chez Disneyland.

## Le compte Twitter de Disney

Créé en 2009, le compte Twitter de Disney compte plus de 7000 followers. Selon Thibaud Brunet-Charpentier, le community manager de Disney, le principal avantage d’être présent sur Twitter est la possibilité de communiquer sur les événements de l'entreprise et de faciliter le recrutement.

## Le recrutement

Les candidats sont de plus en plus nombreux à chercher un emploi grâce à un RSP, il y a plusieurs codes à respecter quand un candidat postule via Twitter. Le but est de rédiger un message court et synthétique. L'utilisation des hashtags tels que #jobs, #stage, a aussi son importance car ils permettent de différencier les candidats qui postulent pour un emploi de ceux qui laissent un tweet de discussion avec l'entreprise. Si Disney est très présent sur les réseaux sociaux, il participe aussi aux événements de recrutements organisés partout en France. L’idée de Disney est d'améliorer sa visibilité en tant qu'employeur, de communiquer via les outils sociaux et de cibler les candidats recherchés.

## Les profils a succès

Les secteurs d'activités les plus recherchés par Disney sont le marketing, la communication ou encore l'informatique. Toutes les formes de contrats sont acceptées, Disney recherche aussi bien des emplois permanents, temporaires, saisonniers, voire simplement pour le week-end. Disney profite de Twitter pour se rapprocher des étudiants ou des métiers du parc dont les candidatures sont moins nombreuses. En effet, les étudiants qui recherchent des stages ou des contrats d'alternances sont les bienvenus chez Disney.
| Exemple Licenciement Facebook | Contre Exemple : Réussir en musique via MySpace |
# Réseaux sociaux professionnels

| Chap. 1 : | Introduction (17) |
| Chap. 2 : | Historique des RSP (17) |
| Chap. 3 : | Les RSP et les particuliers (17) |
| Chap. 4 : | Les RSP et les entreprises (17) |
| Chap. 5 : | Les RSP et les administrations publiques (17) |
| Chap. 6 : | Conclusion (17) |
| Annexe 1 : | Exemple Licenciement Facebook (17) |
| Annexe 2 : | Contre Exemple : Embauche via Twitter (17) |
| Annexe 3 : | Contre Exemple : Réussir en musique via MySpace (17) |
| Quiz 1 : | QCM RSP Généralités (17) |
| Quiz 2 : | QCM RSP Utilisations (17) |
| Quiz 3 : | QCM RSP Dénombrements (17) |
| TP 1 : | Création de compte VIADEO (17) |
| TP 2 : | Les informations publiées sur facebook vs Les entreprises (17) |
Sur les autres projets Wikimedia :

## Présentation [Modifier]

Les réseaux sociaux sont omniprésents dans notre quotidien. En juillet 2021, 56,8 % de la population mondiale est sur les réseaux sociaux, dont 79 % des Européens (We Are Social / Hootsuite). Ces médias sont aussi bien utilisés pour des raisons personnelles que professionnelles.
Les réseaux sociaux permettent de se faire connaître, de développer et de fixer un réseau de relations. Ils sont devenus en quelques années un nouveau média de communication personnelle.
Utilisés dans un cadre professionnel, ils sont intitulés Réseaux Sociaux Professionnels (RSP). Cette leçon présente les Réseaux Sociaux uniquement à vue professionnelle, leur utilité et leur utilisation professionnelles aussi bien par les particuliers que par les entreprises.

## Objectifs [Modifier]

* De (re)découvrir les principaux réseaux sociaux professionnels qui sont à la disposition de tous ;
* De savoir comment bien gérer et utiliser son réseau social ;
* De savoir comment les entreprises utilisent les RSP ;
* De savoir mettre en valeur son profil ;
* De connaitre les limites liés à l'usage des RSP.

## Niveau et prérequis conseillés [Modifier]

Leçon de niveau 17.
Cette leçon, qui relève de l'introduction, ne nécessite aucune connaissances spécifiques.

## Référents [Modifier]

Ces personnes sont prêtes à vous aider concernant cette leçon :
* aucyel (discussion)
# Réseaux locaux et interconnexions/Prérequis conseillés

* bases de l'architecture des ordinateurs et des systèmes d'exploitation ;
* bonne connaissance de l'interface socket de communication inter-processus et inter-machines.
# Étude de fonctions/Référents

* Xavier (absent depuis 2008)
* N.duhame (absent depuis 2008)
# Étude de fonctions/Post-notions

Au même niveau mais destiné à des élèves de section scientifique, on trouvera la leçon :
qui devrait offrir une approche plus élaborée et des études de fonctions plus difficiles
# Étude de fonctions/Présentation de la leçon

L'étude de fonction consiste à étudier les comportements d'une fonction : comment elle évolue, vers où elle va. L'étude d'une fonction aboutit au dressement du tableau de variation.
# Étude de fonctions/Nombre dérivé de fonctions
## Taux de variation

Soit $f$ une fonction définie au voisinage d'un réel $a$.
Le taux de variation $t(h)$ de $f$ entre $a$ et $a+h$ (avec $h\neq 0$, suffisamment petit pour que $f$ soit définie en $a+h$) est :
$t(h)={\frac {f(a+h)-f(a)}{h}}$

## Condition de dérivabilité d’une fonction en un point

Soit $f$ une fonction définie sur un intervalle $I$ et soit $a$ un nombre de $I$. On dit que la fonction $f$ est dérivable en $a$ si son taux de variation entre $a$ et $a+h$ admet une limite finie quand $h$ tend vers $0$, c'est-à-dire s'il existe un nombre réel $m$ tel que :
    $\lim _{h\to 0,h\neq 0}t(h)=m$
ou, ce qui est équivalent, tel que :
    $f(a+h)=f(a)+h\times m+h\times \varepsilon (h)$ pour tout réel $h$ tel que $a+h\in I$,
où $\varepsilon :I\to \mathbb {R}$ est une fonction telle que $\lim _{h\to 0}\varepsilon (h)=0$.
L'équivalence entre ces deux conditions sera démontrée dans le chapitre « Dérivabilité » de la leçon sur les fonctions d'une variable réelle.

## Nombre dérivé

Le nombre réel $m$ est appelé nombre dérivé de $f$ en $a$. Ce nombre dérivé est noté $f^{\prime }(a)$.
En résumé : si $f$ est dérivable en $a$ alors le nombre dérivé en $a$ est égal à la limite du taux de variation en $a$ :

## Continuité et dérivabilité

Si $f$ est dérivable en $a$ alors $f$ est continue en $a$.
$f(x)=f(a)+f(x)-f(a)=f(a)+(x-a)\times {\frac {f(x)-f(a)}{x-a}}$
donc si $f$ est dérivable en $a$, c'est-à-dire si $\lim _{x\to a}{\frac {f(x)-f(a)}{x-a}}=m\in \mathbb {R}$,
alors $\lim _{x\to a}f(x)=f(a)+0\times m=f(a)+0=f(a)$, c'est-à-dire que $f$ est continue en $a$.
Attention ! La réciproque est fausse. Par exemple la fonction $x\mapsto \left|x\right|$ est continue sur $\mathbb {R}$, mais elle n’est pas dérivable en $0$. Il existe même des fonctions continues sur $\mathbb {R}$ qui ne sont dérivables en aucun point ! On ne peut pas toujours « faire un dessin ».

## Tangente à la courbe d’une fonction en un point (équation cartésienne)

Soit $f$ une fonction dérivable en $a$ et soit $C$ sa représentation graphique. La tangente à la courbe $C$ au point $(a,f(a))$ a pour équation :
$y=f^{\prime }(a)(x-a)+f(a)$
Pour plus de détails, voir le chapitre « Équation d'une tangente » de la leçon « Fonction dérivée ».
| Continuité | Fonction dérivée |
# Étude de fonctions/Objectifs

Voir le nécessaire pour être capable d'étudier et de tracer une fonction.
# Variables instrumentales/Exercices/Omission d'une variable explicative 2
## Omission d'une variable explicative 2/2

On reprend le modèle de l'exercice du TD2. On rajoute des variables explicatives à ce modèle.
On cherche à expliquer le salaire par le niveau d'éducation, l'âge et le sexe.
$lw_{i}=\alpha _{1}+\alpha _{2}educ_{i}+\alpha _{3}age_{i}+\alpha _{4}sexe_{i}+\epsilon _{i}(EQ.1)$
En forme matricielle, ce modèle se réécrit comme suit :
$LW=\alpha X+u$
1/ Dans un premier temps, on va supposer que les variables de l'Eq1 sont exogènes. Sexe prend la valeur 1 si l'individu est une femme et 0 sinon. Trouvez l'effet toutes choses égales par ailleurs en pourcentage d’être une femme par rapport à être un homme que l’on notera $\theta _{1}$.
2/ Calculez ensuite la variance asymptotique de $\theta _{1}$.
Nous avons déjà vu dans l'exercice du TD2 qu’il y avait une variable omise, contenue dans le vecteur d'erreur $\epsilon$ qui est l'aptitude ou le talent (ability in English). Cette variable est supposée corrélée avec à la fois l'éducation et le salaire. Plus l'aptitude ou le talent est supposé élevé, plus le salaire et l'éducation sont supposés élevés.
Il y a donc un biais lors de l'estimation par MCO du paramètre associé à l'éducation.
Nous allons voir dans ce TD comment on peut résoudre (en partie) ce problème.
On suppose que l’on possède une variable z qui satisfait les conditions suivantes :
$C1:Cov(z,u)=0$
C2: Nous avons la projection de la variable éducation sur l’ensemble des variables exogènes $educ_{i}=\gamma _{1}+\gamma _{2}z_{i}+\gamma _{3}age_{i}+\gamma _{4}sexe_{i}+\varepsilon _{i}(EQ.2)$ et dans cette régression nous avons $\gamma _{2}\neq 0$. Dans cette dernière régression on a aussi le fait que $\varepsilon$ est non corrélé avec les variables explicatives.
3/ Commentez la relation entre ${\widehat {educ}}$ et $\epsilon$ où ${\widehat {educ}}$ est défini comme la projection de educ sur le sous-espace des variables explicatives $X$ : ${\widehat {educ}}={\hat {\gamma }}_{1}+{\hat {\gamma }}_{2}z_{i}+{\hat {\gamma }}_{3}age_{i}+{\hat {\gamma }}_{4}sexe_{i}$.
4/ Écrivez alors l'équation de salaire dans laquelle la variable $educ$ est remplacée par une variable exogène. Vous pouvez ainsi déduire un estimateur OLS du vecteur de paramètres $\alpha$.
5/ Écrivez la condition de moment qui vous permet d'estimer $\alpha$ .
6/ Déduisez de la question 2 l'estimateur de $\alpha$ . À quels endroits sont utilisées les conditions C1 et C2 ?

## Appendices

L'équation EQ.1 est souvent appelée une forme structurelle et l'équation EQ.2 une forme réduite. Cette terminologie vient des méthodes à équations simultanées. Ce qu’il est important de retenir, c’est que l'équation EQ.2 est la projection de la variable endogène sur l’ensemble des variables exogènes.
On parle de variable instrumentale pour z. Le vecteur de variables instrumentales est le vecteur des variables exogènes.
| Omission d'une variable explicative 1 | Sommaire |
# Variables aléatoires sur les ensembles finis/Présentation de la leçon

Le but de cette leçon est d'introduire les variables aléatoires dans l'optique de la fin des études secondaires. On se limitera aux VA définies sur des ensembles finis.
# Variables instrumentales

* Cette page est une ébauche concernant les mathématiques. Avant de recréer une ressource du même type, essayez d'abord de compléter celle-ci ; si c'est impossible, remplacez son contenu par le vôtre. Si vous êtes l'auteur(e) de cette page et que vous souhaitez la continuer, retirez ce bandeau.
| Chap. 1 : | Sources d'endogénéité (16) |
| Exos. 1 : | Omission d'une variable explicative 1 (16) |
| Exos. 2 : | Omission d'une variable explicative 2 (16) |
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## Présentation [Modifier]

L'endogénéité est un cas très fréquent lorsque l’on traite des données réelles. Plusieurs méthodes peuvent être utilisées pour traiter l'endogénéité, la technique de base est la technique des variables instrumentales.
Dans les modèles de régression, la principale technique utilisée est la méthode des moindres carrés ordinaire, qui s'applique, en pratique, à tout type de modèle. Le statisticien pratiquant essaye toujours le modèle MCO "pour voir". Compte tenu du faible coût de l'estimation d'un tel modèle de nos jours (quelques milli-secondes), cela est pratique.
De plus, en recherche, il est souvent conseillé de comparer les modèles plus compliqués au modèle par MCO.
Cependant, dans certains cas, il est préférable de réfléchir à d'autres techniques plus adaptées à la configuration des données.
Le cas présenté ici est celui qui concerne la méthode des variables instrumentales. Cette méthode est l'une des méthodes qui traite les variables explicatives endogènes.

## Objectifs [Modifier]

* fournir aux étudiants les éléments qui permettent de décider quand utiliser la méthode des variables instrumentales, de savoir mettre en œuvre la méthode et de l'estimer.

## Niveau et prérequis conseillés [Modifier]

Leçon de niveau 16.
* Statistique inférentielle
* Méthode des moindres carrés ordinaire
* Loi normale

## Référents [Modifier]

Ces personnes sont prêtes à vous aider concernant cette leçon :
* Loïc Fabiou (discuter)
# Variables aléatoires sur les ensembles finis/Propriétés de l'espérance et de la variance

Soient X et Y deux variables aléatoires, chacune à valeurs dans un ensemble fini de nombres. Soit $a$ un nombre quelconque, alors :
    $E(X+aY)=E(X)+aE(Y)$.
Soit $p_{i,j}$ la probabilité que (X, Y) prenne la valeur $(x_{i},y_{j})$. Alors, la probabilité que X prenne la valeur $x_{i}$ est $q_{i}=\sum _{j}p_{i,j}$ et la probabilité que Y prenne la valeur $y_{j}$ est $r_{j}=\sum _{i}p_{i,j}$, donc
$E(X+aY)=\sum _{i,j}p_{i,j}(x_{i}+ay_{j})=\sum _{i,j}p_{i,j}x_{i}+a\sum _{i,j}p_{i,j}y_{j}=\sum _{i}q_{i}x_{i}+a\sum _{j}r_{j}y_{j}=E(X)+aE(Y)$.
Soit X une variable aléatoire à valeurs dans un ensemble fini de nombres. Soit $a$ un nombre quelconque, alors :
    $V(aX)=a^{2}V(X)$.
$V(aX)=E\left((aX)^{2}\right)-\left(E(aX)\right)^{2}=a^{2}E(X^{2})-a^{2}\left(E(X)\right)^{2}=a^{2}V(X)$.
| Espérance et variance d'une variable aléatoire | Épreuve de Bernoulli |
# Variables instrumentales/Exercices/Omission d'une variable explicative 1
## Modèle de régression linéaire multiple

On cherche à expliquer le salaire par le niveau d'éducation et le talent d'un individu.
$lw_{i}=\alpha _{1}+\alpha _{2}educ_{i}+\alpha _{3}tal_{i}+u_{i}$
En forme matricielle, ce modèle se réécrit comme suit :
$LW=X\alpha +U$
1. Écrire les matrices $\alpha ,X\ et\ U$ . Commenter la relation entre talent et niveau d'éducation.
2. Spécifier les hypothèses pour pouvoir estimer ce modèle par Moindres Carrés Ordinaire. Construire la condition de moment qui permet d'estimer $\alpha$. Donner l’expression de l'estimateur $\alpha$.
3. Calculer l'espérance conditionnelle de l'estimateur de $\alpha$
Il est peu probable de pouvoir mesurer le talent en pratique. Nous allons dans un premier temps considérer la variable talent comme variable omise. Elle va disparaître du modèle que l’on réécrit $lw_{i}=\alpha _{1}+\alpha _{2}educ_{i}+\epsilon _{i}$.
Dans ce modèle, $\epsilon$ contient la variable talent.
4. Commenter la relation entre $educ_{i}\ et\ \epsilon _{i}$ que pouvez-vous conclure quant à l'hypothèse nécessaire pour estimer par MCO que vous avez spécifié ci-dessus ?
5. Malgré tout on estime par MCO $\alpha$. Calculer l'espérance conditionnelle de l'estimateur de $\alpha$.
Cette solution n'a pas été rédigée. Vous pouvez le faire en modifiant le paramètre « contenu » du modèle.
| Sommaire | Omission d'une variable explicative 2 |
# Variables aléatoires sur les ensembles finis/Épreuve de Bernoulli
## Épreuve de Bernoulli

Une épreuve de Bernoulli de paramètre p (réel compris entre 0 et 1) est une expérience aléatoire (c'est-à-dire soumise au hasard) comportant deux issues :
* le succès
* l'échec
Le réel p représente la probabilité d'un succès. Le réel q = 1 - p représente la probabilité d'un échec.

### Exemples

* Le lancer d'une pièce équilibrée est une expérience de Bernoulli de paramètre 0,5. Si le « succès » est l'obtention de pile, « l'échec » sera l'obtention de face.
* On tire au hasard une boule dans une urne contenant 7 boules blanches et 3 boules noires. On considère comme un succès le fait de tirer une boule noire. Cette expérience est une expérience de Bernoulli de paramètre 0,3 car la probabilité de tirer une boule noire est de 3/10.

### Loi de Bernoulli

On peut définir une variable aléatoire X prenant la valeur 1 en cas de succès et 0 en cas d'échec.
Cette variable aléatoire suit une loi de Bernoulli.
La loi de probabilité ci-dessous est la loi de Bernoulli de paramètre p :
| Issue | Succès | Échec |
| Probabilité | p | 1 – p |

## Espérance et variance

Une variable aléatoire suivant une loi de Bernoulli de paramètre $p$ a pour espérance $E(X)=p$ et pour variance $V(X)=pq$.
$E(X)=p\times 1+q\times 0=p$ et $V(X)=p\times (1-p)^{2}+q\times (0-p)^{2}=pq(q+p)=pq$.
Calculer l'espérance et la variance d'une loi de Bernoulli de paramètre 1/3.
$E(X)={\frac {1}{3}}$ et $V(X)={\frac {1}{3}}\left(1-{\frac {1}{3}}\right)={\frac {2}{9}}$.

## Schéma de Bernoulli

Pour schématiser la succession de plusieurs expériences de Bernoulli indépendantes, on peut construire un arbre de probabilité comportant 2$^n$ rameaux finaux. Cet arbre s’appelle un schéma de Bernoulli.
| Propriétés de l'espérance et de la variance | Indépendance de variables aléatoires |
# Variables aléatoires sur les ensembles finis/Objectifs

Les objectifs de cette leçon sont modestes. Le but est de bien comprendre ce qu'est une variable aléatoire et de voir quelques exemples élémentaires.
# Mécanique des systèmes de points/Leçons

* Cinétique et dynamique d'un système de deux points matériels
* Problème à deux corps, réduction canonique
* Cinétique et dynamique d'un système discret de points matériels
* Cinétique et dynamique d'un système continu de matière
# Mécanique des systèmes de points/Prérequis conseillés

Être issu d'une section scientifique d'un lycée francophone.
# Mécanique des systèmes de points/Objectifs

d'apporter les principales connaissances cinétiques et dynamiques sur les systèmes de points matériels, que ces derniers soient composés de deux points, d'un nombre discret de points ou correspondent à une structure continue.
# Mécanique des systèmes

Faculté de Physique
La présentation de ce cours n'a pas été rédigée. Pour le faire, cliquez ici.
* Mécanique des systèmes de points
* Cinématique (expert)
* Mécanique du solide
Les objectifs de ce cours sont :
    Les objectifs de ce cours n'ont pas encore été fixés. Pour le faire, cliquez ici.
Cours de niveau 14. Les prérequis conseillés sont :
    Les prérequis pour ce cours n'ont pas encore été précisés. Pour le faire, cliquez ici.
Référents
Ces personnes sont prêtes à vous aider concernant ce cours :
    Personne ne s'est déclaré prêt à aider pour ce cours. Pour vous ajouter, cliquez ici.
Modifier cette liste
# Mécanique des systèmes/Leçons

* Mécanique des systèmes de points
* Cinématique (expert)
* Mécanique du solide
# Mécanique des systèmes de points

| Chap. 1 : | Cinétique et dynamique d'un système de deux points matériels (14) |
| Chap. 2 : | Problème à deux corps, réduction canonique (14) |
| Chap. 3 : | Cinétique et dynamique d'un système discret de points matériels (14) |
| Chap. 4 : | Cinétique et dynamique d'un système continu de matière (14) |
| Exos. 1 : | Cinétique et dynamique d'un système de deux points matériels (14) |
| Exos. 2 : | Problème à deux corps, réduction canonique (14) |
| Exos. 3 : | Cinétique et dynamique d'un système discret de points matériels (14) |
| Exos. 4 : | Cinétique et dynamique d'un système continu de matière (14) |

## Présentation [Modifier]

Chaque chapitre de la leçon dépend a priori des précédents (sauf bien sûr le 1er), les deux 1$^{ers}$ chapitres ciblent les systèmes de deux points matériels et les deux derniers prolongent le 1$^{es}$ en direction des systèmes discrets ou continus de matière :
* Cinétique et dynamique d'un système de deux points matériels [exclusivement en référentiel galiléen, principalement dans le cadre newtonien avec des parenthèses dans le cadre relativiste],
* Problème à deux corps, réduction canonique [le but ici étant d'introduire une méthode de résolution en référentiel galiléen],
* Cinétique et dynamique d'un système discret de points matériels [prolongement du 1er chapitre dans le cas où le nombre de points matériels est au moins trois],
* Cinétique et dynamique d'un système continu de matière [prolongement du 1er chapitre dans le cadre de l'approximation continu de la matière].

## Objectifs [Modifier]

d'apporter les principales connaissances cinétiques et dynamiques sur les systèmes de points matériels, que ces derniers soient composés de deux points, d'un nombre discret de points ou correspondent à une structure continue.

## Niveau et prérequis conseillés [Modifier]

Leçon de niveau 14.
Être issu d'une section scientifique d'un lycée francophone.

## Référents [Modifier]

Ces personnes sont prêtes à vous aider concernant cette leçon :
* Phl7605 (discuter)
# Théorie classique du consommateur/Le problème dual du consommateur

Une différente façon de poser le problème est de réduire la dépense nécessaire pour arriver à un niveau d'utilité déterminé, c'est-à-dire:
$\min _{\mathbf {x} |u(\mathbf {x} )\geq {\bar {u}}}\mathbf {p} \mathbf {x}$
Le problème est bien défini parce que la fonction objectif est linéaire et différenciable, alors que l'obligation est convexe, si la fonction d'utilité est presque convexe.
La solution à ce problème $,\ \mathbf {x} ^{h}(\mathbf {p} ,{\bar {u}})\ ,$ est appelée demande hicksienne. Nous verrons ensuite quels sont les liens entre cette dernière et la demande marshallienne vue auparavant dans le problème primaire.

### La fonction de dépense minimum

Faisons la substitution de la demande hicksienne à l'intérieur de la fonction réduite, on obtient la fonction de dépense minimum: $e(\mathbf {p} ,{\bar {u}})=\mathbf {p} \mathbf {x} ^{h}(\mathbf {p} ,{\bar {u}})$. Cette fonction est
* non décroissante dans les prix et dans la limite d'utilité.
* Homogène de degré 1 dans $\mathbf {p}$, car la demande hicksienne (comme par ailleurs la marshallienne) est homogène de degré 0, donc en multipliant les prix par une costante la demande reste invariée et la dépense augmente du même pourcentage que les prix.
* concave dans les prix : quand les prix augmentent, la dépense n'augmente pas de façon linéaire parce que le consommateur "règle" son propre choix pour diminuer ses frais.
* Prenons le lemme di Shephard: $x_{i}^{h}(\mathbf {p} ,{\bar {u}})={\frac {\partial e(\mathbf {p} ,{\bar {u}})}{\partial p_{i}}}$, que nous démontrerons ensuite.
| Le problème du consommateur | Le théorème de la dualité |
# Théorie classique du consommateur/Objectifs

* de présenter le problème principal du consommateur, de la dérivation de la demande mashallienne et de la fonction d'utilité indirecte ;
* de présenter le problème secondaire du consommateur, de la dérivation de la demande hickesienne et de la fonction de dépense ;
* et enfin, l'individuation des liaisons entre les deux problèmes du consommateur.
# Théorie classique du consommateur/Prérequis conseillés

* L'école classique: les interventions et les principes
* L'école néoclassique: les interventions et les principes
# Théorie classique du consommateur/Schema di chiusura

Au cours de rédaction ...
| Le théorème de la dualité | Sommaire |
# Théorie classique du consommateur/Présentation de la leçon

La théorie du consommateur est la modélisation économique du comportement d'un agent économique en tant que consommateur de biens et de services.
# Théorie de l'information

| Chap. 1 : | Introduction (17) |
| Chap. 2 : | Sources d'information (17) |
| Chap. 3 : | Sources et codages (17) |
| Chap. 4 : | Conclusion (17) |
| Quiz : | Quiz INFORMATION (17) |
| Exercice : | Exemple INFORMATION (17) |
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## Présentation [Modifier]

Notre information représente une méthode d'expression codée que possède l'être humain et qui maintenant est utilisée outrageusement par nos comportements informatiques. Cette expression nous permet de présenter toute idée, toute pensée, toute donnée dans une représentation qui pourra être transmise grâce à la parole, l'écriture, les gestes ou tout autre mode ...
L'information est le carburant de toute communication avec autrui.

## Objectifs [Modifier]

* De vous faire découvrir ou redécouvrir les notions de Théorie de l'information liée aux diversités de celle-ci.
* Elle vous permettra de comprendre les différentes caractéristiques techniques de l'information.
* Cette leçon sera par la suite illustrée par un QCM.

## Niveau et prérequis conseillés [Modifier]

Leçon de niveau 17.
Malgré la simplification réalisée sur cette leçon, quelques notions de mathématiques sont cependant nécessaires.

## Référents

Ces personnes sont prêtes à vous aider concernant cette leçon :
    Personne ne s'est déclaré prêt à aider pour cette leçon. Pour vous ajouter, cliquez ici.