2020-2021 / MQGE0002-3

Computational Optimization

Durée

30h Th

Nombre de crédits

 Master en science des données, à finalité5 crédits 
 Master : ingénieur civil en science des données, à finalité5 crédits 
 Master en ingénieur de gestion, à finalité5 crédits 
 Master en sciences mathématiques, à finalité5 crédits 
 Master en sciences mathématiques5 crédits 

Enseignant

Yves Crama

Langue(s) de l'unité d'enseignement

Langue anglaise

Organisation et évaluation

Enseignement au deuxième quadrimestre

Horaire

Horaire en ligne

Unités d'enseignement prérequises et corequises

Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme

Contenus de l'unité d'enseignement

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Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement

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Savoirs et compétences prérequis

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Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement

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Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)

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Adaptations organisationnelles liées au contexte sanitaire

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Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours

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Modalités d'évaluation et critères

Vous trouverez ci-dessous les modalités d'évaluation envisagées pour les examens en présentiel et à distance ainsi que celle souhaitée en cas de session hybride. En fonction de l'évolution sanitaire, la modalité choisie vous sera communiquée au plus tard un mois avant le début de la session d'examen.

Session de juin :

- En présentiel

évaluation orale

- En distanciel

évaluation orale ET travail à rendre

- Si évaluation en "hybride"

préférence en présentiel

Session de août-septembre :

- En présentiel

évaluation orale

- En distanciel

évaluation orale ET travail à rendre

- Si évaluation en "hybride"

préférence en présentiel


Explications complémentaires:

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Stage(s)

Remarques organisationnelles

Ce cours est enseigné en anglais.
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Contacts

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