Ce cours a pour objectif de sensibiliser les étudiants aux bonnes pratiques de l’analyse de données ainsi que de leur faire connaitre et pratiquer les principales techniques d’apprentissage supervisé et non supervisé permettant de traiter de grands jeux de données. Dans un premier temps, le cours aborde les principaux problèmes concernant la collecte de données et la présentation des données sous forme synthétique. Dans un deuxième temps, le cours permet l’acquisition de la théorie derrière certaines branches de l'analyse de données, à savoir le modèle de regression linéaire, l’analyse factorielle et les classifications automatiques. En termes de compétences, à l’issue de l’enseignement, les étudiants ont la capacité de comprendre et d’appliquer un ensemble de techniques de statistique exploratoire et prédictive.

 

Au terme de cette UE, les étudiants devront savoir :
ce qu'est une base de données
écrire des requêtes en langage SQL pour interroger une base de données pour en retirer des informations plus ou moins élaborées
concevoir et créer une base de données adaptée à une situation spécifique, respectant des règles d'intégrité et de non-redondance
 

aucun

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