Analyse de données ...

Préface : Module d’Analyse de Données

Introduction

L’analyse de données est une discipline incontournable dans le domaine de l’Intelligence Artificielle et ses applications. Ce module offre les bases théoriques et pratiques nécessaires pour manipuler, représenter et interpréter des ensembles de données complexes. Il met l’accent sur la capacité à extraire des informations utiles et exploitables grâce à des méthodes statistiques et algorithmiques adaptées.

Objectifs du cours

Les principaux objectifs de ce module sont :

1. Comprendre les fondamentaux de l’analyse des données : Identifier, structurer et interpréter des ensembles de données divers.
2. Maîtriser les techniques exploratoires et descriptives : Construction de tableaux de données, mesures de similarité et analyses statistiques.
3. Découvrir les approches multivariées : Réduction dimensionnelle (analyse factorielle) pour simplifier et mieux comprendre des données complexes.
4. Classer et regrouper les données : Apprentissage des techniques de classification comme la hiérarchie indicée et les méthodes de partitionnement.
5. Explorer la régression et la corrélation : Modéliser les relations entre variables et prédire des comportements.
6. Analyser les séries chronologiques : Décomposer les données temporelles pour anticiper les évolutions futures.
7. Visualiser les données : Produire et interpréter des représentations graphiques pour communiquer efficacement les résultats d’analyse.

Prérequis

Pour une compréhension optimale, il est recommandé que les apprenants disposent des connaissances suivantes :

1. Connaissances techniques en systèmes d’information (SI) ou en ingénierie logicielle (ISIL) acquises durant le cursus de Licence.
2. Notions en mathématiques et statistiques de base, notamment sur les concepts d’algèbre linéaire, de probabilité et d’interprétation de données chiffrées.

Public ciblé

Ce module s’adresse aux :

       Étudiants en Master 1 toute spécialité.