INFORMATIQUE : Introduction au Big Data et Machine Learning
Informations générales sur l'unité d'enseignement : "INFORMATIQUE : Introduction au Big Data et Machine Learning"
| Cycle | 2 | ||||||
| Niveau du cadre francophone de certification | 7 | ||||||
| Code | ING-2-585 2.1.16 | ||||||
| Crédits ECTS | 2 | ||||||
| Volume horaire (h/an) | 28 | ||||||
| Période | Quadrimestre 1 | ||||||
| Implantation(s) | TECHNIQUE - Liège (Ing.) | ||||||
| Unité | Orientation | ||||||
| Responsable de la fiche | WAGNER, JEAN-MARC | ||||||
| Pondération | 20 | ||||||
| Composition de l'unité d'enseignement |
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| Prérequis | |||||||
| Corequis |
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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
METTRE EN ŒUVRE DES SYSTÈMES COMPLEXES - S’assurer de la fiabilité de la réalisation
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Acquis d'apprentissage spécifiques sanctionnés par l'évaluation
utiliser la techniques inférentielle statistique adéquate pour analyser la dépendance/l'indépendance de données.
fournir les éléments d'aide à la décision sur base des données opérationnelles dont il dispose.
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Objectifs
- Partie de fiche comprenant des problèmes syntaxiques
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Contenus
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Méthodes d'enseignement et d'apprentissage
- Cours ex-cathedra
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Evaluation
INFORMATIQUE : Introduction au Big Data et Machine Learning - Examen Ecrit
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Langue(s) de l'unité d'enseignement
- Français
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Supports de cours au format papier
Vilvens Claude, "Data mining dans l'environnement R : tests fondamentaux et avancés " Vilvens Claude, "Eléments et techniques statistiques de Data mining pour le Big data "
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Autres supports de cours
- Aucun autre support défini