Développement et intégration de savoirs hautement spécialisés

MR095B20
Développement et intégration de savoirs hautement spécialisés

Description

Mobiliser des savoirs hautement spécialisés, dont certains sont à l’avant-garde du savoir dans un domaine de travail ou d’études, comme base d’une pensée originale
- Développer une conscience critique des savoirs dans un domaine et/ou à l’interface de plusieurs domaines
- Résoudre des problèmes pour développer de nouveaux savoirs et de nouvelles procédures et intégrer les savoirs de différents domaines
- Apporter des contributions novatrices dans le cadre d’échanges de haut niveau, et dans des contextes internationaux
- Conduire une analyse réflexive et distanciée prenant en compte les enjeux, les problématiques et la complexité d’une demande ou d’une situation afin de proposer des solutions adaptées et/ou innovantes en respect des évolutions de la réglementation

Analyse des données pour produire des informations, des indicateurs utiles aux organisations ou à des individus;
-Exploiter les données dans une démarche analytique et business intelligence (BI), Analyses statistiques  descriptives, inférentielles;
-Exploiter les données dans une démarche exploratoire (logiciel R, Python), Analyses à l’aide des techniques de fouille de données, analyse spatiale et temporelle, analyse réseau, cartographie;
-Utiliser des méthodes d'apprentissage automatique

Nombre d’ECTS
33
Domaine
Relations internationales UE & Langues
Code répertoire
RNCP38207BC01
Date de début de validité

Unités d'Enseignement requises

USID0D : Fouille de données 2 ( 4 ECTS)

Nombre d'heures :

Dans la poursuite des cours de fouille de données de M1, cet enseignement vise l’approfondissement du traitement de « données ». Les techniques de machine learning supervisées et non supervisées sont abordés.

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USID19 : Modélisation des données massives ( 3 ECTS)

Nombre d'heures : 30.00

Cet enseignement a pour objectif l'acquisition des méthodes et techniques de modélisation, de réconciliation et d'interopérabilité des données.

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USID1A : Données massives spatialisées : géocomputation et géovisualisation ( 3 ECTS)

Nombre d'heures :

Ce cours d’analyse des données massives spatialisées aborde les méthodes spatialisées et plus précisément la géocomputation et la géovisualisation.

 

 

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USID12 : Statistiques 1 ( 8 ECTS)

Nombre d'heures :

Cet enseignement vise les compétences de statistique de premier niveau afin d'analyser des données et de construire des réponses pertinentes à des problématiques sociales. Les méthodes statistiques pour l'analyse des durées de vie : fiabilité/survie sont également abordées.

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USID13 : Fouille de données 1 ( 6 ECTS)

Nombre d'heures :

Ce cours forme à l’utilisation des techniques de fouille de données.  La fouille de données textuelles et les techniques de TAL seront également abordées par des études de cas. Les principaux packages R de data science seront utilisés et leurs outils s

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USID17 : Statistiques 2 ( 6 ECTS)

Nombre d'heures :

Le cours statistiques 2 poursuit le développement de compétences statistiques initiées par le module Statistiques 1 du M1.  

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USID06 : Approches spatiales et temporelles des données ( 3 ECTS)

Nombre d'heures : 30.00

  • Distinguer les types de données géographiques.
  • Interroger des données géographiques
  • Explorer des masses de données géographiques pour en tirer des analyses synthétiques.
  • Choisir une représentation adaptée.
  • Savoir créer de l’i
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