Informatique S4

Positionnement : Semestre 4UE : InformatiqueECTS : 5
Nombre d’heures : 107,5h
Modalité : Présentiel (100%)
 L’UE Informatique est constituée de 3 éléments constitutifs d’UE :  

• Entreposage et fouilles de données
• Développement logiciel R et Python (2)
• TP Informatique – Python (4)

 
La note finale associée à cette UE est calculée en pondérant les notes des 3 ECUE avec les coefficients associés.
 
ECUE 1 Entreposage et fouilles de données (Coef : 3) – 58,5h (Cours, TD,TP) - 15h (Estimation temps de travail personnel)
 
Objectifs : Gérer l’entreposage des différentes données et retrouver des données à des fins marketing, comptable, financière ou pour la direction. 
 
Contenu :  

• Modèles prévisionnels et systèmes de gestion de l'entreprise 
  • Structures spécifiques des bases de données de Data warehouse (star schema)
  • OLAP
• Méthodologies générales 
• Pré-traitement des données 
  • Analyses de la qualité des données,
  • Techniques d'appréhension des valeurs manquantes ou aberrantes
  • Techniques de construction de bases de travail (agrégations, etc. . . )
• Données et techniques de fouille 
• Méthodes non supervisées : 
  • Cartes de Kohonen,
  • Règles d'association 
• Méthodes supervisées : 
  • Rappels de théorie de l'apprentissage
  • Arbres de décision,
  • Réseaux de neurones, deep learning
  • Méta-algorithmes : 
  • boosting, bagging
• Fouille dans de nouveaux types de données et méthodes associées : 
  • Données textuelles - Données multivues - Images et Multimedia
  • Réseaux sociaux
• Outils : 
  • Environnements freeware : Weka, Tanagra, R, Python
  • Outils spécifiques : SAS-EM,  SPAD
  •  Data Mining et bases de données : OLAP Business Object

Compétences visées : Pouvoir lire et analyser un grand nombre de données collectées par les entreprises. 
Comprendre les liens entre la collecte des données et l’activité globale de l’entreprise, 
Pouvoir anticiper les tendances aussi bien marketing que comptables ou encore financières
 
Modalités d’évaluation :  Contrôle continu (rendus de TP) 
 
ECUE 2 Développement logiciel R et Python (Coef : 2) – 28h (Cours, TP, Projet) - 5h (Estimation temps de travail personnel)
 
Objectifs : Faire une cartographie de l’utilisation Python et l’utiliser dans des domaines variés.
 
Contenu :  

• Statistiques : analyse de données avec les modules Pandas, Scipy, Numpy et matplotlib
• Dataviz via le module Seaborn
• Cartographie via le module folium
• Python et MongoDB
• Programmation objet et interface graphique en python

 
Compétences visées : A l'issue de la formation, l'apprenant sera capable de : 
- Créer des statistiques avec le langage Python
- Créer des outils de datavisualisation
- Manier Python et MongoDB
 
Modalités d’évaluation : Contrôle continu sous forme de TP
 
ECUE 3 : TP Informatique – Python (4) – (Coef : 1) – 21h (TP) – 10h (Estimation temps de travail personnel)
 
Objectifs 
 La continuité du semestre précédent avec des nouveaux objectifs 
 
Contenu :  

• Proposition de projet : un projet doit traiter au moins une des thématiques suivantes
  • Machine Learning 
  • Deep Learning N
  • LP (Natural Language Processing) 
  • Computer Vision 
• Identification des objectifs et problématiques correspondantes 
• Rédaction d’un plan de travail pendant 5 séances
  • Préparation de dataset bruts 
  • Preprocessing de dataset 
  • Développement des méthodes d’IA 
  • Expérimentation  
• Recherche sur l’état de l’art des méthodes existantes : 
  • Quelles sont les méthodes utilisées ? 
  • Avantages et inconvénients de ces méthodes 
  • Proposition une nouvelle méthode 
• Rédaction un rapport de projet o Présentation du projet 
  • Description méthode utilisée, pourquoi cette méthode ? 
  • Résultats obtenus 
  • Perspectives 

 
 
Compétences visées : Maitriser le langage Python et ses utilisations dans l’IA
 
Modalités d’évaluation : Travail en groupe de 3 ou 4 étudiants. Soutenance + démonstration (dernière séance). Notation du code et du rapport.

• Contrôle continu
• Projet(s)
• Mémoire
• Examen final