ECTS
4 crédits
Composante
Collège Sciences et Technologies pour l’Energie et l’Environnement (STEE)
Volume horaire
33h
Description
Ce cours vise à fournir aux étudiants les bases de la conception de chemins de flux de données permettant la construction d'entrepôts de données multidimensionnels ainsi que la mise en œuvre de techniques d'apprentissage automatique afin de mettre en œuvre des modèles de diagnostic, de prédiction et de prescription pour des systèmes intelligents.
Ressources pédagogiques :
Objectifs
- Comprendre les bases de la business intelligence et de l'analytique d'entreprise : motivation, avantages, architectures et stratégies. Les défis du Big Data et de l'analytique.
- Concevoir et déployer des architectures d'entreprise de Business Intelligence.
- Développer des stratégies de Business Intelligence et de Business Analytics, y compris la collecte/intégration, la curation/transformation, le traitement et la visualisation.
Pré-requis obligatoires
Connaissances basiques en :
- Techniques de collecte, traitement et analyse des données
- Systèmes de gestion et d’administration des bases de données
- Techniques de représentation de l’information et de la connaissance
Langages de programmation (Python ou JAVA)
Contrôle des connaissances
Évaluation Continue Intégrale (ECI) 100%
Compétences visées
|
Bloc Produire de l’information et de la connaissance |
Concevoir, implémenter, exploiter et administrer des bases de données |
/ |
|
Analyser les données et produire de l'information. |
/ | |
|
Découvrir, représenter et exploiter des connaissances. |
/ | |
|
Bloc Concevoir des systèmes cyber-physiques (CPS) intelligents (Le concept d'environnements connectés est similaire aux systèmes cyber-physique) |
Concevoir des systèmes intelligents basés sur des modèles de contrôle adaptatifs et auto-adaptatifs. |
/ |
