![]() | Programme d’études 2020-2021 | English | |
Big Data Analytics | |||
Activité d'apprentissage |
Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
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S-INFO-075 |
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Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
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Anglais, Français | Anglais, Français | 30 | 30 | 0 | 0 | 0 | Q2 |
Modalités d'organisation des évaluations de fin de Q3 2020-2021 (Covid-19) à distance ou en présentiel (selon les informations reprises à l'horaire) |
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Description des modalités d'évaluation de fin de Q3 2020-2021 (Covid-19) à distance ou en présentiel (selon les informations reprises à l'horaire) |
L'évaluation sera basée sur un examen oral (60% de la note), un projet (20% de la note) et quatre devoirs (20% de la note). L'examen oral aura lieu à distance (sur Teams). La matière de l'examen comportera toute la matière couverte aux cours. |
Modalités d'organisation des évaluations de fin de Q2 2020-2021 (Covid-19) à distance ou en présentiel (selon les informations reprises à l'horaire)
Description des modalités d'évaluation de fin de Q2 2020-2021 (Covid-19) à distance ou en présentiel (selon les informations reprises à l'horaire)
L'évaluation sera basée sur un examen oral (60% de la note), un projet (20% de la note) et quatre devoirs (20% de la note). L'examen oral aura lieu à distance (sur Teams). La matière de l'examen comportera toute la matière couverte aux cours.
Contenu de l'AA
Ce cours faisant suite au cours "Machine learning", il couvre d'autres sujets liés à l'analyse de grandes quantitées de données qui permettent de compléter et d'approfondir les notions vues précédemment.
Supports principaux non reproductibles
Sans objet
Support complémentaires non reproductibles
Sans objet
Autres références conseillées
Sans objet
Mode d'enseignement
Types d'activités
Evaluations
Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend