Usages avancés et spécialisés des outils numériques

MR123B11
Usages avancés et spécialisés des outils numériques

Description

Identifier les usages numériques et les impacts de leur évolution sur le ou les domaines concernés par la mention
Se servir de façon autonome des outils numériques avancés pour un ou plusieurs métiers ou secteurs de recherche du domaine            
- Maitriser les SGBD relationnels. 
- Maitriser le langage SQL et le développement d'applications orientées-données.
- Programmer avec les logiciel SAS et le language R pour mener à bien une étude statistique
- Maitriser les méthodes d'analyse de données spatiales et les outils de traitement de données.
- Résoudre un problème de modélisation et d'optimisation relevant de l'analyse matricielle
- Modéliser des problèmes issus de l'Entreprise. 
- Exploiter des méthodes et les algorithmes fondamentaux en recherche opérationnelle et aide à la décision (en particulier pour l'optimisation de programmes linéaires).
- Assurer la fiabilité et la sûreté de fonctionnement indispensables à l'Ingénieur.
- Traiter des problèmes d'optimisation dans les réseaux de différents types.
- Résoudre les problèmes (souvent des problèmes d'optimisation combinatoire) à l'aide d'outils issus de la recherche opérationnelle, comme la programmation dynamique, les méthodes de résolution de PLNE (à travers des solveurs de PLNE, qui implémentent ces méthodes), ou des méthodes de résolution approchée (heuristiques et méta-heuristiques).

 

Public

X

Nombre d’ECTS
48
Domaine
Modélisation ingénierie mathématiques &t statistique
Code répertoire
RNCP34039BC01
Date de début de validité

Unités d'Enseignement requises

CSC106 : Analyse numérique matricielle et optimisation (2) ( 6 ECTS)

Nombre d'heures : 60.00

Familiariser les élèves avec les méthodes d'analyse numérique et les outils (matériels et logiciels) du calcul scientifique.
Les travaux pratiques seront réalisés dans le langage Python (via l'interface Jupyter).

STA217 : Apprentissage statistique en grande dimension ( 9 ECTS)

Nombre d'heures : 90.00

Maîtriser les méthodes d'apprentissage statistique pour l'analyse de données de grande dimension
 

NFP107 : Systèmes de gestion de bases de données ( 6 ECTS)

Nombre d'heures : 60.00

Ce cours s’adresse à tous ceux qui veulent concevoir, implanter, alimenter et interroger une base de données (BD), et intégrer cette BD à une application. Dans un contexte académique, il s’adresse aux étudiants en troisième année de Licence (L3).

RCP101 : Recherche opérationnelle et aide à la décision ( 6 ECTS)

Nombre d'heures : 60.00

Présenter des notions de recherche opérationnelle et d'aide à la décision indispensables pour de futurs ingénieurs, décideurs, responsables de projets.

RCP104 : Optimisation en informatique ( 6 ECTS)

Nombre d'heures : 60.00

A partir de problèmes concrets en informatique (majoritairement issus des réseaux de télécommunication), l'UE vise à apprendre à traiter des problèmes d'optimisation difficiles.

STA112 : Statistique spatiale ( 6 ECTS)

Nombre d'heures : 60.00

Maitriser les méthodes d'analyse de données spatiales et les outils de traitement de données.