Ects : 3

Enseignant responsable :

• MADALINA OLTEANU

Volume horaire : 24

Description du contenu de l'enseignement :

Le cours s'articule autour d'une introduction à la science de données au sens large (statistiques descriptives élémentaires, visualisation, données relationnelles, apprentissage supervisé et non-supervisé, traitement de texte, IA).

Il est doublé d'une initiation à R, visant à permettre aux étudiants de pratiquer une partie des méthodes évoquées en cours.

Par ailleurs, la question de la reproductibilité est évoquée, avec la production d'un dashboard à partir de sources de données ouvertes.

Pré-requis recommandés :

Des notions élémentaires de statistiques et probabilités (statistiques descriptives, lois de probabilité usuelles, intervalles de confiance, tests statistiques, régression linéaire).

Coefficient : 1.25

Compétence à acquérir :

Approcher un problème business d'un point de vue data : pensée analytique des données.

Interagir de manière compétente sur la science de données, l'apprentissage automatique et l'IA.

Avoir une expérience pratique dans l'exploration des données.

Mode de contrôle des connaissances :

Participation en cours et rendu d'un rapport à la suite d'un hackton.