Données et intelligence artificielle

Informations

Langue d'enseignement : Français
Crédits ECTS: 3

Programme

  • Heures d'enseignement dispensées à l'étudiant : 32 heures
  • Temps de travail personnel : 48 heures

Objectifs et compétences

Objectifs :
Ce cours a pour objectif l'acquisition des aspects suivants:

- Régression linéaire simple et multiple : approche empirique et probabiliste.

- Analyse en composantes principales.

- Classification hiérarchique ascendante et regroupement par la méthode des centres mobiles.

- Analyse de variance et mise en place de groupes homogènes éventuels.

- Etude de liaison entre deux variables qualitatives : test du chi deux d'indépendance.

- Analyse factorielle des correspondances.

Compétences :
  • Maîtriser l'expression écrite et orale de la langue française et ses techniques d'expression

  • Etre en capacité de stocker, gérer, extraire et indexer de l'information
  • Mise en lien des connaissances pour la prise de décisions d'ordre technique, stratégique, commercial et financière

Organisation pédagogique

le mode de fonctionnement de l'UE est présenté au début des enseignements

Contrôle des connaissances

Session 1:

Examen terminal (2/3) : Durée 1H30

Contrôle continu (1/3)

Session 2:

Examen terminal écrit (durée 1H30) ou oral selon l'effectif (2/3).

Contrôle continu (1/3): report de la session 1.

Non compensation des semestres en master 2 Miage:

Chaque semestre de la spécialité SIE du M2 Miage doit être validé avec une moyenne supérieure ou égale à 10/20. Aucune compensation entre les semestres n'est possible.

Lectures recommandées

l'ensemble des références bibliographiques est communiqué au début des enseignements

Responsable de l'unité d'enseignement

Joanne Hamet

Enseignants

la composition de l'ensemble de l'équipe pédagogique est communiquée au début des enseignements