INFORMATIQUE : Projet Big Data et Machine Learning 1

• Contribution au profil d'enseignement

• CONCEVOIR DES SYSTÈMES COMPLEXES

  Etablir une architecture/une structure /un schéma fonctionnel Simuler ou prototyper ces systèmes de façon adéquate Optimiser les solutions proposées au regard du cahier des charges

  METTRE EN ŒUVRE DES SYSTÈMES COMPLEXES

  S’assurer de la fiabilité de la réalisation Respecter le cahier des charges

  DÉVELOPPER SA PROFESSIONNALITÉ

  Se créer une représentation de la profession

  GÉRER UN PROJET AU SEIN D’UNE ÉQUIPE

  Créer une cohésion et une synergie entre les différents intervenants

  MENER UNE DÉMARCHE DE RECHERCHE ET D’INNOVATION

  Développer son inventivité

• Acquis d'apprentissage spécifiques sanctionnés par l'évaluation

Maîtriser les notions de traitement du signal 1D et les applications à la transmission du signal

Maîtriser les notions et les techniques de base du traitement d'images

Découvrir les notions de machine learning, maîtriser les concepts de bases et les applications des réseaux de neurones

Explorer des ensembles de données grande taille pour en extraire les informations utiles à l'analyse et à l'aide à la décision

En se basant sur les résultats d'exploration et/ou de classification, utiliser les techniques inférentielles et déterminer la structure sous-jacente d'une sous-ensemble de données

Déployer une architecture dédiée aux traitements de type Big data, tant en termes de répartition de charges que d'utilisation de systèmes de données choisis en fonction de la nature de celles-ci.

• Objectifs

• Texte trop volumineux pour être consulté

• Contenus

• Méthodes d'enseignement et d'apprentissage

• Cours ex-cathedra
• Travaux de laboratoires

• Evaluation

• Big Data

  Examen Ecrit

  Traitement du signal 1D et 2D - introduction aux réseaux de neurones

  Examen Ecrit Examen Oral

  Exploration des données

  Examen Ecrit

• Langue(s) de l'unité d'enseignement

• Français

• Supports de cours au format papier

• Vilvens Claude,	"Big data dans l'environnement R Exploration et analyse des données "
  Wagner Jean-Marc,	"Introduction aux réseaux de neurones artificiels "
  Vilvens Claude,	"Introduction aux techniques de traitement et d'analyse des Big data "
  Wagner Jean-Marc,	"Traitement du signal 1D et 2D "

• Autres supports de cours

• Aucun autre support défini