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![]() | Analyse des données statistiques | ||
Unité d’enseignement du programme de Master en sciences mathématiques (MONS) (Horaire jour) à la Faculté des Sciences |
Code | Type | Responsable | Coordonnées du service | Enseignant(s) |
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US-M1-SCMATH-042-M | UE optionnelle | SIEBERT Xavier | F151 - Mathématique et Recherche opérationnelle |
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Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Crédits | Pondération | Période d’enseignement |
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| Français | 18 | 18 | 0 | 0 | 0 | 4 | 4.00 | 1er quadrimestre |
Code(s) d’AA | Activité(s) d’apprentissage (AA) | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement | Pondération |
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I-MARO-013 | Machine Learning | 12 | 12 | 0 | 0 | 0 | Q1 | 66.67% |
I-MARO-033 | Analyse des données | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 | Q1 | 33.33% |
Unité d'enseignement |
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Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme
Acquis d'apprentissage de l'UE
- comprendre et expliquer la théorie, les modèles et les techniques utilisées
- identifier le(s) modèle(s) convenant pour un jeu de données
- analyser des jeux de données à l'aide d'un logiciel
- interpréter les résultats fournis par le logiciel, en montrant une compréhension de la théorie
Contenu de l'UE : descriptif et cohérence pédagogique
- techniques descriptives comme l'analyse en composantes principales et l'analyse factorielle discriminante
- modèles classiques d'analyse des données statistiques (analyse de la variance, régression linéaire)
- data mining (méthodes de classification, supervisée et non-supervisée)
Compétences préalables
Statistiques élémentaires
algèbre, analyse
Types d'activités
AA | Types d'activités |
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I-MARO-013 |
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I-MARO-033 |
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Mode d'enseignement
AA | Mode d'enseignement |
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I-MARO-013 |
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I-MARO-033 |
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Supports principaux non reproductibles
AA | Supports principaux non reproductibles |
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I-MARO-013 | slides et notes pour les séances pratiques |
I-MARO-033 | Slides et notes pour les exercices |
Supports complémentaires non reproductibles
AA | Support complémentaires non reproductibles |
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I-MARO-013 | Sans objet |
I-MARO-033 | Sans objet |
Autres références conseillées
AA | Autres références conseillées |
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I-MARO-013 | - R.O.Duda, P.E.Hart, D.G.Stork. "Pattern Classification". John Wiley and Sons, 2000. - Bishop, Christopher M. Pattern recognition and machine learning. springer, 2006. - R.E.Walpole, R.H.Myers, S.L.Myers, K.Ye, "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Prentice Hall, 2012 - K P Murphy. Machine learning: a probabilistic perspective. MIT press, 2012. |
I-MARO-033 | R.O.Duda, P.E.Hart, D.G.Stork. "Pattern Classification". John Wiley and Sons, 2000. Bishop, Christopher M. Pattern recognition and machine learning. springer, 2006. R.E.Walpole, R.H.Myers, S.L.Myers, K.Ye, "Probability and Statistics for Engineers and Scientists", Prentice Hall, 2012 K P Murphy. Machine learning: a probabilistic perspective. MIT press, 2012. |
Reports des notes d'AA d'une année à l'autre
AA | Reports des notes d'AA d'une année à l'autre |
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I-MARO-013 | Non autorisé |
I-MARO-033 | Non autorisé |
Evaluation du quadrimestre 1 (Q1) - type
AA | Type(s) et mode(s) d'évaluation du Q1 |
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I-MARO-013 |
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I-MARO-033 |
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Evaluation du quadrimestre 1 (Q1) - commentaire
AA | Commentaire sur l'évaluation Q1 |
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I-MARO-013 | 50% pour le projet, 50% pour l’examen écrit en janvier |
I-MARO-033 | 50% pour le projet, 50% pour l’examen écrit en janvier |
Evaluation de l'épreuve de rattrapage du quadrimestre 1 (Q1) pour B1BA - type
AA | Type(s) et mode(s) d'évaluation rattrapage Q1(BAB1) |
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I-MARO-013 |
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I-MARO-033 |
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Evaluation du quadrimestre 3 (Q3) - type
AA | Type(s) et mode(s) d'évaluation du Q3 |
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I-MARO-013 |
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I-MARO-033 |
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Evaluation du quadrimestre 3 (Q3) - commentaire
AA | Commentaire sur l'évaluation Q3 |
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I-MARO-013 | idem Q1 |
I-MARO-033 | idem Q1 |