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Master InformatiqueUE Introduction à la sciences des données

Contenu

A travers trois cas d’utilisation, ce cours introduit la notion d’analyse de données, selon trois points de vue : le clustering (apprentissage non supervisé, ACP, kmeans, visualisation), la classification (apprentissage supervisé, notion d’erreur et de modèle, erreur de Bayes, kppv, généralisation et sur-apprentissage), et la régression (notion de causalité, notion d’erreur, protocoles d’évaluation). Sensibilisation aux aspects éthiques (GAFAM). L’objectif est de sensibiliser les étudiants aux techniques de base de l’analyse de données et de l’apprentissage, avec des liens vers approches probabilistes (Bayes), statistiques, et modes d’évaluation et de visualisation. On partira de données réelles, on illustrera de fait la difficulté du nettoyage de données en amont de tout le reste.

Langue utilisée

Langue principale utilisée par cet enseignement : Français.

Volume des enseignements

  • Cours magistraux : 9 heures
  • Travaux dirigés : 9 heures
  • Travaux pratiques : 9 heures

Codes APOGÉE

SINAU04L, SINAU04J.