Ects : 3

Enseignant responsable :

• ANTOINE BORDAS

Volume horaire : 18

Description du contenu de l'enseignement :

- Descriptives Statistics. - Tests and tools of supervised/non supervised learning (neural networks, decision trees, clustering). - Hardware stockage systems. - Data harvesting.

- Le data mining regroupe les évolutions techniques de l ’ utilisation de bases de données et de l ’ intelligence artificielle issues de programmes informatique permettant un apprentissage par la machine (supervisé ou non). - Cours de base des techniques de traitement des données. - Fondamentaux pour comprendre les enjeux contemporains du Big Data et de l ’ Intelligence artificielle, tant en sciences qu ’ en industrie.

Coefficient : 1

Compétence à acquérir :

- Connaitre les outils techniques de collecte, stockage et analyse des données. - Compréhension des enjeux contemporains tant matériel qu’informatique.