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INFO-F210
Science de données et optimisation
Titulaire(s) du cours
Matthieu DEFRANCE (Coordonnateur)Crédits ECTS
5
Langue(s) d'enseignement
français
Contenu du cours
La science des données peut se définir comme l'ensemble des méthodes et outils pour l’analyse, visualisation et interprétation de données.
Ce cours propose de donner les bases statistiques et méthodologiques à l'exploration et analyse des données ainsi qu'une introduction aux techniques d'optimisation pour les données à grande échelle. Le cours traitera des éléments suivants :
Ce cours propose de donner les bases statistiques et méthodologiques à l'exploration et analyse des données ainsi qu'une introduction aux techniques d'optimisation pour les données à grande échelle. Le cours traitera des éléments suivants :
- Introduction et historique de la science des données
- Format et représentation des données
- Méthodes pour l'analyse de données
- Méthodes d'optimisation numérique et apprentissage
- Visualisation des données
- Application aux données open data
Objectifs (et/ou acquis d'apprentissages spécifiques)
Ce cours a pour objectif de fournir une introduction à la science des données et à ses principes fondamentaux. L’objectif principal étant d’identifier, en utilisant un ensemble de méthodologies issues de l'informatique et des statistiques, des motifs et relations dans de larges ensembles de données afin d'en permettre l'interprétation.
Pré-requis et Co-requis
Cours pré-requis
Cours co-requis
Méthodes d'enseignement et activités d'apprentissages
Sessions théoriques (24h) et exercices / projets (24h)
- La séance théorique, hebdomadaire, aborde la matière.
- Les exercices, également hebdomadaires, permettent aux étudiant.e.s de résoudre des problèmes liés à chaque partie du cours.
Références, bibliographie et lectures recommandées
Guide de référence "Science de données et optimisation" M Defrance
Références complémentaires sur UV
Support(s) de cours
- Université virtuelle
Contribution au profil d'enseignement
Le cours proposé permet d'approfondir certaines parties de l'enseignement en informatique qui ne sont que partiellement couvertes par d'autres cours, en particulier la visualisation de données, le stockage de données, l'utilisation d’outils et de méthodes statistiques pour l’analyse des données ainsi que des techniques d'optimisation appliquées aux données à large échelle.
Autres renseignements
Contacts
Matthieu Defrance Matthieu.Defrance@ulb.be
Campus
Plaine
Evaluation
Méthode(s) d'évaluation
- Examen écrit
Examen écrit
Construction de la note (en ce compris, la pondération des notes partielles)
100% sur examen écrit.
Langue(s) d'évaluation
- français