 | Programme d’études 2018-2019 | English | |
 | Datawarehousing et datamining | ||
Unité d’enseignement du programme de Master en sciences mathématiques à la Faculté des Sciences |
| Code | Type | Responsable | Coordonnées du service | Enseignant(s) |
|---|---|---|---|---|
| US-M1-SCMATH-014-M | UE optionnelle | WIJSEN Jef | S832 - Systèmes d'information |
|
| Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Crédits | Pondération | Période d’enseignement |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Français | 30 | 0 | 30 | 0 | 0 | 6 | 6.00 | 2e quadrimestre |
| Code(s) d’AA | Activité(s) d’apprentissage (AA) | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement | Pondération |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| S-INFO-027 | Datawarehousing et datamining | 30 | 0 | 0 | 0 | 0 | Q2 | |
| S-INFO-888 | Travaux pratiques de datawarehousing et datamining | 0 | 0 | 30 | 0 | 0 | Q2 |
| Unité d'enseignement |
|---|
Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme
- Être capable de réaliser des projets d'envergure
- -Avoir l'autonomie nécessaire pour mener à bien un projet d'envergure lié aux mathématiques ou à leurs applications. Ceci implique de pouvoir prendre en compte la complexité du projet, ses objectifs et les ressources disponibles pour le réaliser.
- -Pouvoir présenter oralement et par écrit les objectifs et les résultats d'un projet.
- Être capable d'innovation pour résoudre une problématique inédite en mathématiques ou dans leurs applications
- -Pouvoir mobiliser ses connaissances, rechercher et analyser diverses sources d'information afin de proposer des solutions éventuellement innovantes à des problématiques inédites ciblées.
- -Pouvoir faire usage de l'outil informatique de manière appropriée, au besoin en développant un petit programme.
- Pouvoir communiquer clairement
- -Pouvoir communiquer oralement et par écrit des résultats de mathématique ou de domaines connexes en s'adaptant au public.
- Être capable de s'adapter à différents contextes
- -Faire preuve de rigueur, d'autonomie, de créativité, d'honnêteté intellectuelle, de sens éthique et déontologique
Acquis d'apprentissage UE
Comprendre les enjeux et la technologie du data mining.
Contenu de l'UE
Les entrepôts de données
La qualité des données
Nettoyage et intégration des données
La classification
Les règles d'association
Le clustering
Compétences préalables
Sans objet
Types d'évaluations Q2 pour l'UE
- Présentation et/ou travaux
- Examen écrit
Commentaire sur les évaluations Q2 de l'UE
Le poids du travail personel peut varier entre 10% et 40% de la note finale, selon ce qui est le plus favorable à l'étudiant.
Types d'évaluation Q3 pour l'UE
- Présentation et/ou travaux
- Examen écrit
Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE
Le poids du travail personel peut varier entre 10% et 40% de la note finale, selon ce qui est le plus favorable à l'étudiant.
Types d'activités
| AA | Types d'activités |
|---|---|
| S-INFO-027 |
|
| S-INFO-888 |
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Mode d'enseignement
| AA | Mode d'enseignement |
|---|---|
| S-INFO-027 |
|
| S-INFO-888 |
|
Supports principaux
| AA | |
|---|---|
| S-INFO-027 | |
| S-INFO-888 |
Supports principaux non reproductibles
| AA | Supports principaux non reproductibles |
|---|---|
| S-INFO-027 | Site Web avec des notes de cours, transparents et anciens examens. Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar: Introduction to Data Mining. Addison-Wesley 2005, ISBN 0-321-32136-7 (chapitres disponibles en ligne) Logiciel Weka |
| S-INFO-888 | Sans objet |
Supports complémentaires
| AA | |
|---|---|
| S-INFO-027 | |
| S-INFO-888 |
Supports complémentaires non reproductibles
| AA | Support complémentaires non reproductibles |
|---|---|
| S-INFO-027 | Sans objet |
| S-INFO-888 | Sans objet |
Autres références conseillées
| AA | Autres références conseillées |
|---|---|
| S-INFO-027 | Sans objet |
| S-INFO-888 | Sans objet |