ECTS : 3
Enseignant responsable : Madalina OLTEANU (https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/olteanu-madalina)
Langue du cours : Français
Volume horaire : 24
Description du contenu de l'enseignement :
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.
Compétences à acquérir :
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.
Pré-requis recommandés
Des notions élémentaires de statistiques et probabilités (statistiques descriptives, lois de probabilité usuelles, intervalles de confiance, tests statistiques, régression linéaire).
Mode de contrôle des connaissances :
Participation en cours et rendu d'un rapport à la suite d'un hackton.
Coefficient : 1.25