Professeure responsable
Neila Mezghani
Objectifs
- Expliquer le concept de la science de données et nommer les démarches à suivre pour résoudre un problème lié à la science des données.
- Appliquer les techniques de traitement, de stockage et d'analyses de données.
- Utiliser des outils d'analyse et appliquer des techniques de visualisation des données dans différents domaines.
Contenu
Introduction à la science des données. Notions de base du langage R. Inférence statistique dans R. Analyse exploratoire des données. Algorithmes de base en apprentissage machine. Exemples d'application de la science des données dans les domaines des réseaux sociaux, de l'environnement et de l'intelligence d'affaires. Visualisation. Science de données et considérations éthiques.
Matériel didactique
Le matériel didactique est accessible sur le site Web du cours.
Renseignements technologiques
Consultez l'information sur le matériel informatique recommandé.
Encadrement
L'encadrement est individualisé et assuré par des professeurs ou une personne tutrice. Les communications se font par téléphone ou par courriel.
Évaluation
L'évaluation repose sur huit quiz (50 %) et un examen final (50 %).
Échelle de conversion
| Notation | Valeur numérique | Valeur en pourcentage |
|---|---|---|
| A+ | 4,3 | 96 à 100 % |
| A | 4 | 92 à 95 % |
| A- | 3,7 | 88 à 91 % |
| B+ | 3,3 | 84 à 87 % |
| B | 3 | 80 à 83 % |
| B- | 2,7 | 76 à 79 % |
| C+ | 2,3 | 72 à 75 % |
| C | 2 | 68 à 71 % |
| C- | 1,7 | 64 à 67 % |
| D+ | 1,3 | 60 à 63 % |
| D | 1 | 50 à 59 % |
| E | 0 | 0 à 49 % |
* Échelle de conversion actuellement en vigueur pour ce cours.
Particularités d'inscription
Ce cours présuppose la connaissance des mathématiques du collégial. À défaut de quoi, on recommande de suivre d'abord le cours d'appoint MQT 1001.