diff --git a/Mathématiques pour l'Informatique/Ressources/part1.pdf b/Mathématiques pour l'Informatique/Ressources/part1.pdf
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index 0000000..039b5cc
Binary files /dev/null and b/Mathématiques pour l'Informatique/Ressources/part1.pdf differ
diff --git a/Mathématiques pour l'Informatique/Ressources/part1en.pdf b/Mathématiques pour l'Informatique/Ressources/part1en.pdf
new file mode 100644
index 0000000..7dc1e56
Binary files /dev/null and b/Mathématiques pour l'Informatique/Ressources/part1en.pdf differ
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new file mode 100644
index 0000000..9ba0436
Binary files /dev/null and b/Mathématiques pour l'Informatique/Ressources/part2.pdf differ
diff --git a/Mathématiques pour l'Informatique/Ressources/part2en.pdf b/Mathématiques pour l'Informatique/Ressources/part2en.pdf
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index 0000000..1380238
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diff --git a/Mathématiques pour l'Informatique/Statistiques pour Business et Machine learning.md b/Mathématiques pour l'Informatique/Statistiques pour Business et Machine learning.md
new file mode 100644
index 0000000..31d7871
--- /dev/null
+++ b/Mathématiques pour l'Informatique/Statistiques pour Business et Machine learning.md	
@@ -0,0 +1,129 @@
+# Intro
+
+we 'll review everyhting for business et macine learning
+
+Part 1 on statistiques descriptives et probabilité
+
+Stat descr : théorie, pas d'exercice
+
+Propba : 
+
+Partie II (4h aujourd'hui)
+
+tout ce dont on aur abesoin pour coprendre les stats
+
+tes hypothèse : collect data to improve what is right or weong.
+
+Partie III on verra put être plus tard
+
+# I - Statistiques descriptives et probabilité
+
+## 1.
+
+### 1.
+
+sur un même population, on peut collecter sur différents échantillons et obtenir différents données
+
+Nombres discrets vs continus. à redéfinir
+
+la première partie des stats c'st la descriptive > obtnir la data et des conclusions  
+seconde partie c'est la déduction > déduire des conclusions sur la population
+
+### 2. Paramètres importants
+
+Différences entre moyenne = valeur moyenne, médiane = valeur du milieu, mode = élément les plus fréquents. On a aussi 1er quartile et 3e quartile, qui sont des médianes correspondant à 25% et 75%.
+
+Donnée aberrante = s'écarte de tout le reste. On peut considérer environ 2% de chaque côté pour les outlier.
+
+Boîte à moustache : façon de représenter ces données (image de gauche), à ne pas confondre avec les chandelles (image de droite).
+
+Variance : se calcule sur échantillon et population à partir de la moyenne t du nombre de personnes. Permet de voir si la moyenne st basée sur des valeurs très différetnes ou plutôt rapporchées. 
+
+Écart type / Cote Z ... à revoir
+
+Covariance  
+Quand on vuet voir la corrélation entre deux données. Lz relations entre elles.  
+
+Corrélation  
+différetn de la covariance, calculé à partir. difficile d'exploiter la coviarianc,e la corrélation oui. Ça normalise la covariance ! relation de 1 ou -1 relaiton liéaire (mais pas de lien, genre c'st la même chose). 0 au contraire. 
+
+### 3. Interprétation et présentation des données
+
+On voit une tétrachiée de façon de réprésenter les données. Il faut adatper la représentatio aux données. 
+
+Il y a des bons et mauvais échantillons : ils sont représentatifs de la population ou non. 
+
+## 2. Probabilités
+
+### 1.
+
+Voir les probabilités importantes, formules, règle,s tout est sur le slide
+
+### Exercices
+
+#### 1. 
+
+On al'univers suivant du nombre d epsycholgues choisis : {0, 1, 2}
+
+On calcule d'bord la probabilité de n'avoir aucun psychologue
+
+P(x=0). La proba que le premier soit un psychiatre est de 30/54  
+La proba que le deuxième en sot un aussi est de 29/54.   
+Donc P(x=0) = 30/54 x 29/53
+
+On cherche l'inverse ! Puisque P(x=2) + P(x=1) = 1-P(x=0).
+
+Donc proba = 332/477 ~ 0,70
+
+#### 2.
+
+si possibilités (1/3 x 1/2)
+
+On calcule P(A|B) 
+
+## formule importantes
+
+variable aléatoire
+
+espérance
+
+**Variance**
+
+Bien différencier vairance de population et variance d'une variable aléatoire
+
+Deux formules de variances, deuxième larche que sui X et Y indépendants
+
+Note : 
+
+Si X et Y indépndants
+
+Var(X-Y) = Var(X)+Var(Y)
+
+Cara
+
+Var(X-Y) = Var(1*X + (-1) *Y)
+
+= 1^2*Var(X)+(-1)^2Var(Y)
+
+## Lois de probabilité
+
+discreet disctribution
+
+Loi de bernouilli et binomiale
+
+Fnction de masse:  on a déjà un peu vu avec exo précédent
+
+f est un fonction de masse si f(x) >= 0 t somme f(x) = 1
+
+Loi de bernouilli : seulement deux résultats (genre pile ou face). Trop simple pour trouver souvent dnas la réalité. On va rencontrer plius osuvent la binomiale, qui utilise bernouilli.
+
+binom(n,p) = X1, X2... Xn
+
+Somme de n Bern(p)
+
+Et E(Binom(n,p)) = somme(E(bern(p))) n fois = n*p
+
+Et Var(binom(n,p)) =n.Var(Bern(p)) = n.p(p-1)
+
+http://stattrek.com/online-calcul/binomial.aspx
+