Contribuer à la transformation en contexte professionnel

MR116B44
Conduire des projets d’analyse et de traitement des données

Description

- Gérer des contextes professionnels ou d’études complexes, imprévisibles et qui nécessitent des approches stratégiques nouvelles 
- Prendre des responsabilités pour contribuer aux savoirs et aux pratiques professionnelles et/ou pour réviser la performance stratégique d'une équipe 
- Conduire un projet (conception,   pilotage, coordination d’équipe, mise en œuvre et gestion, évaluation, diffusion) pouvant mobiliser des compétences pluridisciplinaires dans un   cadre collaboratif  
- Analyser ses actions en situation professionnelle, s’autoévaluer pour améliorer sa pratique dans le cadre d'une démarche qualité 
- Respecter les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale.
- Prendre en compte la problématique du handicap et de l'accessibilité dans chacune de ses actions professionnelles.

 

Traiter des données (régression, classification, simulation) afin de produire des analyses adaptées à un problème complexe.
Piloter et évaluer une chaîne de traitement (collecte, préparation, validation) afin de garantir la fiabilité des résultats.

 

Public

ouverte aux étudiants titulaires des licences de mathématiques appliquées, informatique, statistique, sciences de l’ingénieur et sciences de l’environnement.

Nombre d’ECTS
18
Domaine
Informatique Télécoms Médias numériques Cybersécurité
Code répertoire
RNCP39278BC04
Date de début de validité

Unités d'Enseignement requises

CSC109 : Introduction au Calcul Scientifique : Modélisation, simulation numérique et applications ( 6 ECTS)

Nombre d'heures : 50.00

- Donner aux auditeurs les bases mathématiques de la méthode des éléments finis, des différences finies et des volumes finis.
- Savoir, sur des problèmes standards multiphysiques, reconnaître la méthode numérique à utiliser, connaître ses propriétés et sa mise en oeuvre.

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RCP208 : Apprentissage statistique : modélisation descriptive et introduction aux réseaux de neurones ( 6 ECTS)

Nombre d'heures : 60.00

Ce cours donne des éléments de base de l'analyse des données et de la modélisation descriptive, ainsi que des principes à mettre en œuvre pour traiter des applications réelles. Une introduction à la modélisation décisionnelle avec des réseaux de neurones est également présentée.

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6 ECTS - Une UE à choisir parmi :

STA002 : Apprentissage des logiciels de calcul ( 6 ECTS)

Nombre d'heures : 60.00

Apprendre l’utilisation des langages R et Python pour l’analyse et la manipulation de données.
Acquérir une autonomie pour analyser et mettre en forme des données avec ces deux langages de programmation.

Maitrise documentation du code avec des carnets Jupiter.

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RCP106 : Algorithmique et Programmation ( 6 ECTS)

Nombre d'heures : 60.00

Présenter les principaux paradigmes algorithmiques à travers des applications et problèmes variés avec mise en oeuvre informatique en langage Python. Ces compétences sont utiles pour de futurs concepteurs d'algorithmes et de développements informatiques.

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MVA107 : Algèbre linéaire et géométrie ( 6 ECTS)

Nombre d'heures : 60.00

Partie Algèbre : Apprendre l'algèbre linéaire, le calcul matriciel et les formes quadratiques.
Partie Géométrie : Apprendre les notions de base de l'analyse vectorielle, les intégrales curvilignes, de surface, triples et les liens qui les unissent.

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