Durée
30h Th
Nombre de crédits
Enseignant
Langue(s) de l'unité d'enseignement
Langue anglaise
Organisation et évaluation
Enseignement au deuxième quadrimestre
Horaire
Unités d'enseignement prérequises et corequises
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement
Introduction au sujet de l'analyse de gestion et au processus d'aide à la prise de décisions managériales à l'aide de données et de solutions analytiques.
Le cours se concentre sur les sujets suivants :
- Méthodes d'apprentissage automatique, notamment la régression linéaire et logistique, KNN, les arbres de décision et les forêts aléatoires, et le K-means.
- Notions de base sur la visualisation des données.
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement
À l'issue de cette unité, l'étudiant sera capable de :
- Expliquer et comprendre les concepts fondamentaux du machine learning.
- Réfléchir et proposer des solutions de machine learning pour des problèmes concrets rencontrés en entreprise.
- Comprendre les risques et les défis d'un projet de machine learning.
- Sélectionner une méthode de machine learning adaptée au contexte, au problème et à l'ensemble de données.
- Interpréter les résultats des méthodes de machine learning.
- Utiliser des outils de visualisation de données pour générer des visualisations qui communiquent les informations contenues dans un ensemble de données.
Savoirs et compétences prérequis
Connaissances informatiques de base.
Statistiques de base (statistiques descriptives et éléments de probabilité)
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)
Cours donné exclusivement en présentiel
Informations complémentaires:
PLC
Supports de cours, lectures obligatoires ou recommandées
Plate-forme(s) utilisée(s) pour les supports de cours :
- LOL@
Informations complémentaires:
Tous les documents requis seront publiés sur Lol@.
Modalités d'évaluation et critères
Examen(s) en session
Toutes sessions confondues
- En présentiel
évaluation écrite ( QCM, questions ouvertes )
Stage(s)
Remarques organisationnelles et modifications principales apportées au cours
Contacts
Siamak Khayyati: s.khayyati@uliege.be