Libellé du cours : | Seminars |
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Département d'enseignement : | EEA / Electronique Electrotechnique Automatique |
Responsable d'enseignement : | Monsieur PIERRE-ANTOINE THOUVENIN / Monsieur PIERRE CHAINAIS |
Langue d'enseignement : | |
Ects potentiels : | 0 |
Grille des résultats : | |
Code et libellé (hp) : | MR_DS_S4_SEM - Seminars |
Equipe pédagogique
Enseignants : Monsieur PIERRE-ANTOINE THOUVENIN / Monsieur PIERRE CHAINAIS
Intervenants extérieurs (entreprise, recherche, enseignement secondaire) : divers enseignants vacataires
Résumé
Each seminar will focus on a specific topic in data science, presented by a researcher or industry expert.
Objectifs pédagogiques
After successfully taking this course, a student will have a basic knowledge on various topics in data science (current research topic, a team’s research theme, some application of ML/DS in the industry,... )
Objectifs de développement durable
Modalités de contrôle de connaissance
Contrôle Continu
Commentaires: A 3-5 pages presenting a seminar with a personal analysis and a bibliography on the subject
Passing grade 10/20
Ressources en ligne
Pédagogie
24 hours, 12 sessions English is the default language.
Séquencement / modalités d'apprentissage
Nombre d'heures en CM (Cours Magistraux) : | 0 |
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Nombre d'heures en TD (Travaux Dirigés) : | 24 |
Nombre d'heures en TP (Travaux Pratiques) : | 0 |
Nombre d'heures en Séminaire : | 0 |
Nombre d'heures en Demi-séminaire : | 0 |
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
Basic knowledge in maths, computer science and data science.