UE Science des données

• Introduction conceptuelle à la science des données
• Types de données, collecte et prétraitement
• Analyse des données, analyse et visualisation
• Représentation des données pour le traitement des signaux et des images
• Apprentissage supervisé et apprentissage non supervisé

• Comprendre ce que sont des données, ce que recouvre la science des données et quelles sont ses liens avec les autres domaines scientifiques
• Mobiliser les outils mathématiques (algèbre linéaire, analyse, statistiques, probabilité) sur un problème de science des données
• Comprendre ce que l’on appelle du bruit dans le contexte de la science des données
• Manipuler différentes représentations de données complexes

Shah, C., 2020. A hands-on introduction to data science. Cambridge University Press.

Irizarry, R.A., 2019. Introduction to data science: Data analysis and prediction algorithms with R. CRC Press.

Bai, Z., Brunton, S.L., Brunton, B.W., Kutz, J.N., Kaiser, E., Spohn, A. and Noack, B.R., 2017. Data-driven methods in fluid dynamics: Sparse classification from experimental data. Springer.

Larose, C.D. and Larose, D.T., 2019. Data science using Python and R. John Wiley & Sons.

Grus, J., 2019. Data science from scratch: first principles with Python. O'Reilly Media.