| Libellé du cours : | Business Decision |
|---|---|
| Département d'enseignement : | EEA / Electronique Electrotechnique Automatique |
| Responsable d'enseignement : | Monsieur CHRISTOPHE SUEUR |
| Langue d'enseignement : | Français |
| Ects potentiels : | 0 |
| Grille des résultats : | |
| Code et libellé (hp) : | LA2_A_EC_EEA_BUD - Business Decision |
Equipe pédagogique
Enseignants : Monsieur CHRISTOPHE SUEUR
Intervenants extérieurs (entreprise, recherche, enseignement secondaire) : divers enseignants vacataires
Résumé
Cet enseignement présente des techniques d’analyse de tableau de données (analyse multivariée, techniques de réduction de données) ainsi qu’une introduction au concept de « Data Mining ».
Objectifs pédagogiques
À l’issue du cours, l’élève sera capable de : - Analyser des tableaux de données (analyse multivariée) - Effectuer une analyse pour trouver des tendances ou des corrélations parmi des masses importantes de données - Détecter des informations stratégiques ou de nouvelles connaissances - Comprendre le concept de « Data Mining » Contribution du cours au référentiel de compétences ; à l’issue du cours, l’étudiant aura progressé dans : - Analyser et mettre en place une démarche scientifique de résolution de problème - Apporter une solution à un problème - Mettre en place des protocoles de tests - Réaliser et exécuter des jeux de tests - Analyser et mettre en place une démarche scientifique de résolution de projets complexes - Travailler en équipe Compétences développées: - Analyser et mettre en place une démarche scientifique de résolution de problème - Apporter une solution à un problème - Mettre en place des protocoles de tests - Réaliser et exécuter des jeux de test - Travailler en équipe
Objectifs de développement durable
Modalités de contrôle de connaissance
Contrôle Continu
Commentaires: Évaluation des connaissances et compétences acquises pendant 2 séances avec application des méthodes sur le logiciel R avec CR sur le travail réalisé.
Ressources en ligne
Logiciel R.
Pédagogie
Support de cours.
Séquencement / modalités d'apprentissage
| Nombre d'heures en CM (Cours Magistraux) : | 0 |
|---|---|
| Nombre d'heures en TD (Travaux Dirigés) : | 0 |
| Nombre d'heures en TP (Travaux Pratiques) : | 0 |
| Nombre d'heures en Séminaire : | 12 |
| Nombre d'heures en Demi-séminaire : | 8 |
| Nombre d'heures élèves en TEA (Travail En Autonomie) : | 0 |
| Nombre d'heures élèves en TNE (Travail Non Encadré) : | 0 |
| Nombre d'heures en CB (Contrôle Bloqué) : | 0 |
| Nombre d'heures élèves en PER (Travail PERsonnel) : | 0 |
| Nombre d'heures en Heures Projets : | 0 |
Pré-requis
Algèbre linéaire et quelques éléments des statistiques
Nombre maximum d'inscrits
Remarques
Compétences développées: - Analyser et mettre en place une démarche scientifique de résolution de problème - Apporter une solution à un problème - Mettre en place des protocoles de tests - Réaliser et exécuter des jeux de test