ECTS
2 crédits
Composante
Collège Sciences et Technologies pour l’Energie et l’Environnement (STEE)
Volume horaire
19,5h
Description
Les grandes masses de données (Big Data) sont un domaine en pleine croissance et les compétences dans ce domaine sont parmi les plus demandées aujourd’hui. Le gros problème, c’est que les données sont volumineuses - la taille, la complexité et la diversité des ensembles de données augmentent chaque jour.
- Présentation de la problématique des grandes masses de données,
- Présentation de certaines des approches statistiques et mathématiques permettant de les analyser,
- Méthodes basées sur l’apprentissage machine pour l’analyse de grands ensembles de données et pour l’extraction d’informations.
Objectifs
À la fin de cette UE, vous serez capable de :
- Expliquer et communiquer à un public non expert les challenges de l’analyse des grandes masses de données,
- Développer, décrire analytiquement et mettre en œuvre des méthodes d’apprentissage supervisées et non-supervisées pour l’analyse des grandes masses de données,
- Mettre en œuvre des algorithmes spécialisés pour des modèles d’apprentissage dans un contexte de gros volume de données,
- Résoudre des problèmes du monde réel à l’aide de méthodes d’apprentissage automatique et de logiciels (R et/ou Python).
Heures d'enseignement
- Machine learning - notion avancées S9Cours Magistral10,5h
- Machine learning - notion avancées S9Travaux Dirigés9h
Pré-requis obligatoires
Machine Learning – notions de base.
Contrôle des connaissances
Session 1 : 100% contrôle continu
Pas de session 2.
Compétences acquises
Compétences | Niveau d'acquisition | |
|---|---|---|
| Appui à la transformation en contexte professionnel | Respecter les principes d'éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale | 2 - Application |
| Développement et intégration de savoirs hautement spécialisés | Conduire une analyse réflexive et distanciée prenant en compte les enjeux, les problématiques et la complexité d'une demande ou d'une situation afin de proposer des solutions adaptées et/ou innovantes en respect des évolutions de la règlementation | 2 - Application |
| Résoudre des problèmes pour développer de nouveaux savoirs et de nouvelles procédures et intégrer les savoirs de différents domaines | 2 - Application | |
| Développer une conscience critique des savoirs dans un domaine et/ou à l'interface de plusieurs domaines | 2 - Application | |
| Mobiliser des savoirs hautement spécialisés, dont certains sont à l'avant-garde du savoir dans un domaine de travail ou d'études, comme base d'une pensée originale | 2 - Application | |
| Usages avancés et spécialisés des outils numériques | Se servir de façon autonome des outils numériques avancés pour un ou plusieurs métiers ou secteurs de recherche du domaine | 2 - Application |
| Identifier les usages numériques et les impacts de leur évolution sur le ou les domaines concernés par la mention | 2 - Application | |
