ECTS : 3
Lecturer in charge : Madalina OLTEANU (https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/olteanu-madalina)
Language of instruction : French
Teaching hours : 24
Course content:
Le cours s'articule autour d'une introduction à la science de données au sens large (statistiques descriptives élémentaires, visualisation, données relationnelles, apprentissage supervisé et non-supervisé, traitement de texte, IA).
Il est doublé d'une initiation à R, visant à permettre aux étudiants de pratiquer une partie des méthodes évoquées en cours.
Par ailleurs, la question de la reproductibilité est évoquée, avec la production d'un dashboard à partir de sources de données ouvertes.
Skills to be acquired:
Approcher un problème business d'un point de vue data : pensée analytique des données.
Interagir de manière compétente sur la science de données, l'apprentissage automatique et l'IA.
Avoir une expérience pratique dans l'exploration des données.
Recommended prerequisites
Des notions élémentaires de statistiques et probabilités (statistiques descriptives, lois de probabilité usuelles, intervalles de confiance, tests statistiques, régression linéaire).
Assessment:
Participation en cours et rendu d'un rapport à la suite d'un hackton.
Weighting : 1.25