Diagrama de temas

  • Présentation

    Colapsar todo Expandir todo

    Contexte et objectif général :

    A la croisée de plusieurs champs disciplinaires : mathématiques, probabilités, statistiques, informatique, théorie de l’information et visualisation, la science des données met en œuvre différents outils d’analyse de données afin d’extraire automatiquement des informations utiles, des connaissances, à partir de données potentiellement massives. Le but ultime est de rendre cette information plus facile à exploiter, la protéger et la valoriser. Elle pourra servir de base ensuite à des processus d’évaluation et d’aide à la décision. 


    Source : https://towardsdatascience.com/introduction-to-statistics-e9d72d818745

    Ce cours est organisé en 2 UEs. La première de Master 1 permettra aux étudiant d'acquérir les bases mathématiques et informatiques de la science des données. La seconde de Master 2 abordera les notions plus avancées d'intelligence artificielle et d'apprentissage artificiel.


    UE Science des Données - Niveau 1 (Master 1)

    Les techniques actuellement mises en avant en intelligence artificielle reposent sur l'utilisation de données, nombreuses et hétérogènes, qui peuvent être croisées, analysées, afin de faire émerger des comportements récurrents, d'expliquer certains phénomènes, voire de prédire certains faits. Cette introduction permet de décrire les contextes propices à ce genre d'approches et donner un inventaire des techniques utilisées dans le domaine.  Cet enseignement a pour objectif de renforcer les compétences théoriques avec un approfondissement des statistiques et de la théorie des probabilités. D'autre part, les étudiants seront formés à l'utilisation de langages informatiques (SQL et R) pour réaliser des projets permettant de mettre en pratique les aspects théoriques de la science des données.

    Mots clés : probabilités, statistiques, base de données, apprentissage artificiel, R, sql.

    Prérequis : notions de base en probabilités, statistiques et programmation.

    Intervenants : 

    • Gérard Dray (gerard.dray at mines-ales.fr) - Enseignant Chercheur - EuroMov Digital Health in Motion, Univ Montpellier, IMT Mines Ales, Ales, France
    • Nicolas Sutton-Charani (nicolas.sutton-charani at mines-ales.fr)- Enseignant Chercheur - EuroMov Digital Health in Motion, Univ Montpellier, IMT Mines Ales, Ales, France
    • Pierre Jean - Ingénieur de Recherche (pierre.jean at mines-ales.fr) - EuroMov Digital Health in Motion, Univ Montpellier, IMT Mines Ales, Ales, France


    Emploi du temps