Descriptif
Ce module s’articulera autour de cinq points clés pour tout projet d’analyse de données :
- Familiarisation “quick and dirty” et nettoyage d’un jeu de données
- Découverte des différentes méthodes d’apprentissage automatique
- Mise en pratique de l’analyse de séries temporelles
- Restitution des résultats sous forme de visualisations adaptées
- Sensibilisation aux enjeux éthiques, sociétaux et environnementaux liés à l’analyse de jeux de données
Compétences travaillées
Bloc 1 : Concevoir pour l'industrie et les services, des produits, procédés et processus respectueux d'un avenir durable1.1 : Définir les besoins et rédiger un cahier des charges
1.3 : Modéliser un produit, procédé, processus
1.8 : Mobiliser des informations validées
1.9 : Agir avec responsabilité environnementale et sociétale
Bloc 2 : Organiser la production dans un environnement en évolution avec une responsabilité individuelle et collective
2.4 : Acquérir et exploiter les données de production et d'exploitation
Bloc 3 : Améliorer pour l'industrie et les services, les performances d'un produit, procédé et processus pour anticiper et accompagner les changements induits par les transition
3.1 : Analyser les performances d'un produit, procédé, processus
3.2 : Exploiter des données numériques
Bloc 4 : Piloter un projet en adoptant une approche systémique dans un environnement complexe
4.1 : Identifier les enjeux, les contraintes, les parties prenantes et le périmètre
4.2 : Mobiliser les acteurs
4.3 : Planifier les actions
4.5 : Gérer l'avancement d'un projet
4.6 : Mobiliser des informations validées
4.7 : Agir avec responsabilité environnementale et sociétale
Bloc Donnée : Concevoir et piloter de manière optimale les systèmes énergétiques renouvelables et les systèmes d’information par le cycle de vie des données
D.1 : Collecter et structurer des informations et données numériques
D.2 : Sélectionner et mettre en œuvre des modèles d’IA pour traiter des données
D.4 : Mobiliser des informations validées
D.5 : Agir avec responsabilité environnementale et sociétale
D.6 : Communiquer dans un milieu interculturel et international
Objectifs pédagogiques
A la fin de ce module, les élèves seront capables de :
- Préparer et nettoyer un jeu de données en vue d’une analyse
- Choisir les méthodes d’analyse (statistiques ou par apprentissage) ; adaptées aux données et aux objectifs de l’analyse ;
- Restituer l’analyse sous forme de visualisations adaptées ;
- Mener un projet d’analyse de données avec ses parties prenantes et ses jalons.
réparties en:
- Travail Autonomie Libre, non programmé l'EDT : 20
- Projet : heures encadrées présentielles : 6
- Travail en Autonomie programmé à l'EDT : 10.5
- Travaux Dirigés : 13.5
Diplôme(s) concerné(s)
UE de rattachement
- UE-IFIE2-S1-SF : Sciences fondamentales
Pour les élèves du diplômeDiplôme d'Ingénieur IMT Mines Albi
Il est nécessaire de maîtriser les modules suivants avant de commencer le module d'Analyse de Données :
- Statistiques pour l'ingénieur (MOD-IFIE1-S1-StatInge) : https://campus.mines-albi.fr/enrol/index.php?id=21
- Algorithmique et programmation (IFE1-S1-AlgoProg) : https://campus.mines-albi.fr/course/view.php?id=9
- Initiation aux bases de données (MOD-IFIE1-S1-IniBasesDon) : https://campus.mines-albi.fr/course/view.php?id=24
Format des notes
Numérique sur 20Pour les élèves du diplômeDiplôme d'Ingénieur IMT Mines Albi
Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes écrêté à une note seuil)Le coefficient de l'enseignement est : 1
Programme détaillé
Voir le programme complet et le séquencement sur https://campus.mines-albi.fr/course/view.php?id=156
Programme en 50 heures (13h30 présentielles, 10h30 TAPE, 6h00 projet, 20h00 de travail personnel)