Responsable pédagogique : BRICE MAYAG - https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/mayag-brice
La 3e année de Licence Mathématiques-Informatique parcours Informatique et Mathématiques pour la Décision et les Données a pour objectif de former les étudiantes et les étudiants aux métiers de l'informatique appliqués au traitement des données ainsi qu'à la recherche opérationnelle. Cette formation vise à leur apporter des compétences solides en informatique, en associant des enseignements en mathématiques, en économie et en gestion des outils théoriques.
Les objectifs de la formation :
Les Modalités des Contrôles de Connaissances (MCC) détaillées sont communiquées en début d'année. La formation démarre en septembre et la présence en cours est obligatoire. Les enseignements sont organisés en semestres 5 et 6. Chaque semestre est constitué d'Unités d'Enseignement (UE) fondamentales ainsi que d'une UE optionnelle pour le semestre 6. À chaque UE est associé un certain nombre de crédits européens (ECTS) à chaque semestre est associée la somme des ECTS associés aux UE composant le semestre.
Après la Licence Informatique des Organisations, vers quels Masters s'orienter à l'Université Paris Dauphine - PSL ?
Après la 3e année de Licence Informatique des Organisations, validée par un Bac+3, les étudiantes et les étudiants peuvent choisir entre plusieurs Masters 1 en formation initiale ou en alternance. C'est également à ce moment qu'ils pourront décider d'effectuer un Master professionnalisant ou un Master recherche.
La formation se poursuit naturellement par le Master Informatique de l'Université Paris Dauphine - PSL. Le parcours Informatique et Mathématiques pour la Décision et les Données prépare au parcours Informatique Décision et Données de la 1re année de Master Informatique.
Le choix du Master joue un rôle majeur dans le cursus universitaire. Il détermine plus précisément l'orientation professionnelle et les carrières accessibles à la sortie. En Master 2, plusieurs choix de spécialisations sont possibles.
ECTS : 3
Enseignant responsable : PIERRE WOLINSKI (https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/wolinski-pierre)
Langue du cours : Français
Volume horaire : 30
Description du contenu de l'enseignement :
Dans ce cours, on s'intéresse à des techniques visant à extraire de l'information d'un jeu de données via l'obtention de modèles linéaires des relations entre les données. Ce choix se justifie par la pertinence et l'efficacité de ces modèles simples dans la pratique. On considèrera que l'on dispose de données pour lesquelles cette extraction d'information est pertinente. À cette fin, les données seront généralement pensées comme des réalisations de variables aléatoires. On présentera ainsi un ensemble de résultats et d'algorithmes mêlant des éléments d'algèbre linéaire, d'optimisation et de statistiques. Durant le cours, on abordera la décomposition en valeurs singulières en tant qu'outil fondamental, ainsi que son utilisation dans les moindres carrés linéaires et l'analyse en composantes principales. On se penchera longuement sur les modèles de régression linéaires, et leur interprétation via les moindres carrés et l'estimation statistique. On illustrera enfin les résultats théoriques via des applications caractéristiques de l'analyse de données.
Compétences à acquérir :
Connaître et manipuler les techniques d'analyse de données liées à des modèles linéaires : méthode des moindres carrés et Analyse en Composantes Principales (ACP).
Pré-requis obligatoires
Algèbre linéaire : calcul matriciel.
Analyse : bases du calcul différentiel.
Pré-requis recommandés
Algèbre linéaire : inversion et diagonalisation de matrices, propriétés des matrices symétriques et orthogonales.
Analyse : calcul différentiel appliqué aux fonctions de plusieurs variables.
Mode de contrôle des connaissances :
Partiel ou CC + Examen.
Bibliographie, lectures recommandées :
S. Boyd and L. Vandenberghe. Introduction to Applied Linear Algebra - Vectors, Matrices and Least Squares. Cambridge University Press, 2018.
G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani, J. Taylor, An Introduction to Statistical Learning with Applications in Python, 2nd edition, Springer Texts in Statistics, 2023.
G. Strang, Linear algebra and learning from data. Wellesley-Cambridge Press, 2019.
Laurent Rouvière, Cours d'algèbre linéaire, Licence MASS 2e année, Université Rennes 2.
ECTS : 2
Enseignant responsable : CATHERINE BOILLOT-PATTERSON (https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/boillot-patterson-catherine)
Langue du cours : Anglais
Volume horaire : 18
Description du contenu de l'enseignement :
Throughout the semester, students work on audio and visual materials with a very strong emphasis on speaking. Group presentations and class participation are marked. Grammar is studied in context. The written test is in relation to what has been studied in class. CVs, letters of motivation as well as interview techniques are studied.
Compétences à acquérir :
Students should be able to carry out a job interview, have a high level conversation and speak with clarity and ease
ECTS : 5
Langue du cours : Français
Volume horaire : 51
Description du contenu de l'enseignement :
Le but de ce cours est d'acquérir les bases des langages formels :
La principale application de ce cours sera aux premières étapes de la compilation : analyse lexicale et syntaxique, avec utilisation des outils Flex et Bison en TP.
Compétences à acquérir :
Bibliographie, lectures recommandées :
En savoir plus sur le cours : 2 contrôles continus + un examen final.
ECTS : 5
Enseignant responsable : MAUDE MANOUVRIER (https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/manouvrier-maude)
Langue du cours : Français
Volume horaire : 48
Description du contenu de l'enseignement :
L'objectif de cet enseignement est de former les étudiants à la création et à la manipulation des bases de données relationnelles. Au cours de cette unité d'enseignement, les étudiants vont apprendre à définir un schéma de base de données relationnelle à partir d'un modèle de données entité/association et/ou UML, à interroger et manipuler les données de la base en SQL (pour la manipulation de données, la définition de schéma du langage et la définition de déclencheurs), et à vérifier la cohérence des données et les propriétés d'un schéma de base de données. Chaque partie du cours fait l'objet d'un cours magistral et d'une séance de TD. Deux séances de TP permettront de mettre en pratique les connaissances acquises au cours de cet enseignement en utilisant un SGBD du marché. Réalisation d'un TP noté, à réaliser en fin de module, mettant en œuvre sur un SGBD relationnel toutes les notions abordées en cours.
Compétences à acquérir :
Pré-requis recommandés
Logique du 1er ordre
Mode de contrôle des connaissances :
Examen Partiel (20%), TP Noté (10%) et Examen Final (70%)
Bibliographie, lectures recommandées :
ECTS : 4
Enseignant responsable : MICHAIL LAMPIS (https://www.lamsade.dauphine.fr/~mlampis/)
Langue du cours : Anglais
Volume horaire : 36
Description du contenu de l'enseignement :
This course, taught in English, covers the fundamentals of graph theory, its applications in computer science and operations research, and the most important graph algorithms. The focus is on the theoretical analysis of algorithms with performance guarantees. Topics covered include : - Undirected and directed graph fundamentals and representation - Graph Traversal Algorithms (BFS, DFS) - Shortest Path Algorithms - Minimum Spanning Trees - Minimum Cut
Compétences à acquérir :
Algorithm design and analysis for graph problems.
Mode de contrôle des connaissances :
Midterm (partiel) and a final exam.
ECTS : 3
Enseignant responsable : GABRIELLA PIGOZZI (https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/pigozzi-gabriella)
Langue du cours : Anglais
Volume horaire : 30
Description du contenu de l'enseignement :
Compétences à acquérir :
This course provides an introduction to classical logic. You will develop an understanding of symbolic logic and of different proof techniques. No prerequisite is required. After an informal introduction to valid and sound arguments in natural language, we move to formal classical logic.
Pré-requis recommandés
None
Bibliographie, lectures recommandées :
ECTS : 4
Enseignant responsable : HUGO GILBERT (https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/gilbert-hugo)
Langue du cours : Français
Volume horaire : 36
Description du contenu de l'enseignement :
Compétences à acquérir :
Implémenter en Java des programmes d'une certaine envergure qui requièrent l'assemblage de plusieurs fonctionnalités. Ceci se fera grâce aux techniques de la programmation orientée objet. Découper les besoins en classes et objets de façon à maîtriser la complexité des programmes non triviaux. Réutiliser les fonctions déjà programmées par d'autres, et à fournir à leur tour des modules réutilisables. Appliquer les bonnes pratiques de programmation, telle que la programmation par contrat, pour créer des programmes clairs, qui peuvent être maintenus et réutilisés.
Pré-requis recommandés
Maîtriser un autre langage de programmation.
Mode de contrôle des connaissances :
L'UE sera évaluée à l'aide d'un examen écrit sur table et d'un projet informatique à réaliser en binôme.
ECTS : 4
Enseignant responsable : JUDITH ROUSSEAU (https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/rousseau-judith)
Langue du cours : Français
Volume horaire : 49.5
Description du contenu de l'enseignement :
- Statistics, the what and why - Probabilistic models for statistics - Glivenko-Cantelli theorem, Monte Carlo principles, and the bootstrap - Likelihood function, statistical information, and likelihood inference - Bayesian inference
Compétences à acquérir :
This course is the first part of the two L3 statistics courses. It covers the fundamentals of parametric statistics, both from mathematical and methodological points of view, with some forays into computational statistics. The main theme is that modelling is an inherent part of the statistical practice, rather than an antecedent to the statistical step. Data may be a given, while models almost never are. This means one should keep a critical eye about models and develop critical tools to assess their adequation. Including, first and foremost, an assessment by simulation (Monte Carlo) methods. The course is entirely in English, except for the partial and final exams. Some practicals (TP) will be included, covering R language programming and applications to the bootstrap and Monte Carlo methodologies.
Pré-requis obligatoires
A first course in (continuous) probability theory covering standard distributions, expectations, limit theorems, and conditional distributions
Pré-requis recommandés
A first course in (continuous) probability theory covering standard distributions, expectations, limit theorems, and conditional distributions
Mode de contrôle des connaissances :
Mid-term exam and final exam, potentially completed by quizzes and projects along the semester
Bibliographie, lectures recommandées :
Casella and Berger (1989) Statistical Inference. Duxbury.
ECTS : 3
Enseignant responsable : Thomas RANDRIAMAHAZAKA
Langue du cours : Français
Volume horaire : 30
Description du contenu de l'enseignement :
De nombreuses tâches d'apprentissage se formulent comme un problème d'optimisation, la forme la plus classique consistant à minimiser une somme d'erreurs au carré. Apprendre un modèle qui explique des données nécessite alors de résoudre ce problème d'optimisation, soit directement, soit au moyen d'algorithmes itératifs. Durant ce cours, on présentera les outils mathématiques nécessaires à la résolution de problèmes d'optimisation aux moindres carrés. Le formalisme de l'optimisation sera tout d'abord présenté, en illustrant l'intérêt des dérivées dans la caractérisation de solutions. On s'intéressera ensuite à la résolution pratique de ces problèmes, qui repose sur le calcul automatique de dérivées et sur l'utilisation d'algorithmes numériques tirant parti de la structure du problème. Contenu du cours :
Compétences à acquérir :
Bibliographie, lectures recommandées :
ECTS : 2
Enseignant responsable : CATHERINE BOILLOT-PATTERSON (https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/boillot-patterson-catherine)
Langue du cours : Anglais
Volume horaire : 18
Description du contenu de l'enseignement :
Throughout the semester, students work on audio and visual materials with a very strong emphasis on speaking. Group presentations and class participation are marked. grammar is studied in context. The written test is in relation to what has been studied in class. CV's, letters of motivation as well as interview techniques are studied.
Compétences à acquérir :
Students should be able to carry out a high level conversation. They should also have acquired sound knowledge of syntax and be able to do an interview in English.
Mode de contrôle des connaissances :
Continuous assessment
ECTS : 2
Enseignants : BRICE MAYAG, GABRIELLA PIGOZZI
https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/mayag-brice
https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/pigozzi-gabriella
Langue du cours : Français et anglais
Volume horaire : 15
Description du contenu de l'enseignement :
Compétences à acquérir :
Donner, dans le contexte de l’informatique, des outils pour le développement de l’esprit critique, apprendre à interpréter correctement des informations et des données et détecter les tentatives de manipulation rhétorique.
ECTS : 4
Enseignant responsable : DARIO COLAZZO (https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/dario-colazzo)
Langue du cours : Français
Volume horaire : 45
Description du contenu de l'enseignement :
1. XML : Présentation de la norme XML et de ses principaux langages de manipulation (XPath, XSLT, XQuery) et de programmation (DOM, SAX). 2. JSON : Définition des données en JSON, validation d'un document JSON, langages de requêtes pour JSON et différences avec XML et passage du XML au JSON. 3. RDF : Modèle de données RDF, langage de description des vocabulaires RDF (RDFS) et langage de représentation des ontologies (OWL), interrogation de données RDF (SPARQL) et différences et liens avec XML (syntaxe RDF/XML) et JSON (JSON-LD).
Compétences à acquérir :
Former les étudiants aux normes du World Wide Web Consortium (W3C) pour modéliser et manipuler les données semi-structurées : XML (Extensible Markup Language) et JSON (JavaScript Object Notation) qui permettent de représenter des données textuelles (documents) ayant une structure potentiellement irrégulière, et RDF (Resource Description Framework) qui permet de décrire les ressources du Web sous la forme de graphe en les enrichissant avec de l'information sémantique. L'objectif du cours est d'apprendre aux étudiants comment représenter les données avec ces différentes normes, comment valider la représentation des données, ainsi que les transformer et les interroger. Chaque partie du cours fera l'objet d'un cours magistral et de plusieurs séances de TP.
ECTS : 3
Enseignant responsable : HUGO GILBERT (https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/gilbert-hugo)
Langue du cours : Français
Volume horaire : 30
Description du contenu de l'enseignement :
Compétences à acquérir :
Le cours présente les concepts mathématiques nécessaires aux modèles formels de l'Aide à la Décision (décision dans l'incertain, décision collective, décision multicritère, analyse de données, …). Les étudiant.e.s devront maîtriser ces concepts.
Mode de contrôle des connaissances :
L'UE est évaluée à l'aide d'un examen sur table et d'un projet informatique.
ECTS : 3
Enseignants : TRISTAN CAZENAVE, GABRIELLA PIGOZZI
https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/tristan-cazenave
https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/pigozzi-gabriella
Langue du cours : Français
Volume horaire : 30
Description du contenu de l'enseignement :
Compétences à acquérir :
Ce cours, qui vient après le cours de logique classique, en utilise les fondements pour présenter les différents types de raisonnement le but est de montrer le principe de la déduction logique sur les connaissances, de modéliser des problèmes de décision sous forme de règles d'inférence.
ECTS : 4
Enseignant responsable : BRICE MAYAG (https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/mayag-brice)
Langue du cours : Français
Volume horaire : 36
Description du contenu de l'enseignement :
Compétences à acquérir :
Initier les étudiants à la modélisation à l'aide de la programmation linéaire et les former pour la résolution des programmes linéaires.
Mode de contrôle des connaissances :
Évaluation sur table (contrôle continu et Examen)
ECTS : 3
Enseignant responsable : Thomas RANDRIAMAHAZAKA
Langue du cours : Français
Volume horaire : 24
Description du contenu de l'enseignement :
Réalisation d'un projet
Compétences à acquérir :
Mettre en pratique les notions de probabilités et statistiques vues au premier semestre à travers un projet précis.
ECTS : 3
Enseignant responsable : CHRISTIAN NGUYEN
Langue du cours : Français
Volume horaire : 30
Description du contenu de l'enseignement :
1.Introduction- Différents types de réseaux- Modèle OSI 2. Couche physique- Introduction à la théorie du signal- Supports de transmission- Modulation numérique et multiplexage- Exemple des systèmes de téléphonie mobile 3. Couche liaison de données- Trames- Contrôle d'erreur 4. Sous-couche MAC- Protocole de gestion d'accès- Exemple d'Ethernet et des LAN sans fil (WiFi) 5. Couche réseau- Algorithmes de routage Routage par vecteur de distances Routage par information d'état de lien- Internet et IPIPv4Masque et sous-réseau Protocoles de routage : OSPF et BGP
Compétences à acquérir :
Le cours porte sur les protocoles réseaux utilisés dans les couches basses du modèle OSI.
ECTS : 3
Enseignant responsable : BADRE BOUSALEM
Langue du cours : Français
Volume horaire : 30
Description du contenu de l'enseignement :
Ce cours étudie le système d'exploitation UNIX en général et la programmation système en particulier. Le système d'exploitation est le premier programme exécuté lors de la mise en marche d'un ordinateur. Il contrôle l'exécution de tous les programmes d'applications et soustrait le matériel au regard de l'utilisateur. Il est donc important de l'analyser pour comprendre comment fonctionne un ordinateur. Nous choisissons de baser notre étude sur UNIX parce qu'il est le plus utilisé sur Internet par les équipements réseaux (routeurs, serveurs web ou serveurs DNS). De plus, il est gratuit et son code est libre et accessible (open source). Les grandes parties de ce cours sont les suivantes: (1) Introduction au langage de programmation C (2) Vue générale d'un système d'exploitation; (3) Système de gestion de fichiers UNIX (4) Généralités sur les processus et ordonnancement (5) Gestion des processus sous UNIX (6) Communication inter-processus par tubes et notion de mémoire partagée (7) Communication inter-processus par signaux. Le chapitre (1) donne les éléments du langage C nécessaires pour aborder la programmation système. Le chapitre (2) rappelle l'historique des systèmes d'exploitation et décrit leur structure générale. Le chapitre (3) décrit le système de gestion de fichiers qui est l'un des éléments de base du système d'exploitation, et insiste sur celui d'UNIX. Le chapitre (4) aborde de manière plus détaillée les processus et leur ordonnancement. Le chapitre (5) insiste sur la gestion des processus dans le système UNIX. Les chapitres (6) et (7) abordent la communication entre processus, en particulier la communication à travers des tubes et par signaux. Le cours est organisé en cours magistraux et séances de travaux dirigés et/ou travaux pratiques. À chaque chapitre est associée une série d'exercices et de problèmes pour amener les étudiants à mieux assimiler les différentes notions abordées en cours.
Compétences à acquérir :
Comprendre les différentes tâches d’un système d’exploitation : faire l’interface entre l’utilisateur et la machine, gestion des processus (ordonnancement, communication), gestion des ressources (exclusion mutuelle), gestion des fichiers (organisation du disque) et de la mémoire (mémoire virtuelle). Comprendre le lien entre systèmes d’exploitation et développement : appels système, compilation, librairies…
Langue du cours : Français
Langue du cours : Allemand
Volume horaire : 39
Description du contenu de l'enseignement :
Selon le groupe de niveau :
-débutants: apprentissage de langue de tous les jours, qui permet faire passer des informations simples et de répondre à des besoins concrets (comme faire ses courses); découverte de faits de société et d'éléments culturels des pays de langues allemande
"recommençants": réactivation des savoirs acquis dans le secondaire; approfondissement des compétences écrites et orales; grammaire; exposés; jeux de rôle; découverte de faits de société et d'éléments culturels des pays de langues allemande
-avancés: approfondissement des compétences écrites et orales à partir de documents authentiques grammaire; exposés; jeux de rôle; rédaction de CV et entraînement à l’entretien d’embauche; découverte de faits de société et d'éléments culturels des pays de langues allemande.
Compétences à acquérir :
Les étudiants seront répartis en groupes de niveau: débutants (étudiants n'ayant jamais suivi de cours d'allemand), "recommençants" (A1-A2) ou avancés (B-C).
groupes des étudiants recommançants ou des avancés : Le but visé est de rendre l’étudiant capable de communiquer dans le cadre de la vie de tous les jours, et si possible également dans celui du monde professionnel. Pour ce faire, on s’attachera non seulement à développer par des activités variées ses savoir-faire linguistiques fondamentaux dans les quatre domaines classiques (compréhension de l’écrit et expression écrite, compréhension orale et expression orale), mais aussi à lui donner des informations propres au monde germanophone afin de lui permettre de mieux connaître la culture des différents pays de langue allemande. Autant de connaissances qui permettront à l'étudiant de disposer d'atouts pour s'intégrer dans le monde du travail de l'aire germanophone.
Pré-requis obligatoires
Le groupe des débutants est réservé aux étudiants n'ayant jamais appris l'allemand.
Mode de contrôle des connaissances :
100% contrôle continu
Langue du cours : Français
Volume horaire : 39