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Les données sont omniprésentes dans nos vies modernes, et leur quantité est faramineuse. Elles peuvent nous être très utiles dans tous les domaines de l’activité humaine comme la santé, le commerce et l’environnement, pour n’en nommer que quelques-uns. Mais comment tirer profit de ces données sans s’y perdre? Le cours Science des données présente les concepts essentiels permettant de collecter les données, de les traiter statistiquement, de les vérifier, de les visualiser, de les structurer et de les analyser. Nous allons décrire certains algorithmes d'apprentissage automatique, et leurs applications aux données.
Ce cours s'adresse principalement aux professionnels du secteur et aux universitaires ayant des connaissances de base en mathématiques et en programmation (idéalement Python). Les étudiants diplômés en sciences et en ingénierie (principalement ceux qui ne sont pas encore familiarisés avec la science des données) peuvent trouver ce contenu instructif et convaincant. Le contenu de ce cours sera également d’une grande utilité pour quiconque utilise ou s’intéresse à la science des données, de quelque manière que ce soit.
Nous estimons qu’il faut environ 8 semaines pour suivre ce cours. Celui-ci est divisé en segments pertinents que vous pouvez regarder à votre propre rythme. Des quiz récapitulatifs sont prévus à la fin de chaque segment pour évaluer votre compréhension du contenu. Vous pourrez également mettre la main à la pâte en réalisant des exercices pratiques qui vous permettront de vous familiariser avec les principaux savoir-faire issus de la science des données.
Ce cours a été développé par des experts du domaine du département d’informatique et de recherche opérationnelle (DIRO) de l’université de Montréal.
L’Université de Montréal rayonne depuis de nombreuses années par la qualité de son enseignement et la diversité de son offre, ce qui en fait une des meilleures universités francophones au monde. Que vous choisissiez ce cours à titre personnel ou dans une perspective de carrière en science, le point de départ est ici. La matière parcourue vous permettra de vous préparer avant de commencer un programme d’études en science des données ou toute autre étude liée à ce domaine.
Nous vous souhaitons la bienvenue dans ce cours en sciences des données, une des pierres angulaires de l'intelligence artificielle.
Ce cours est accessible à tous et ne nécessite pas de prérequis, mais des connaissances en mathématiques, en statistiques et en programmation seraient un atout pour aller plus loin dans votre étude.
À la fin de ce cours, vous serez en mesure de :
Module 1 – Introduction et vulgarisation
Module 2 – Méthodologie
Module 3 – Les données structurées
Module 4 – Probabilités et statistiques
Module 5 – Inférence probabiliste
Module 6 – Prédiction
Module 7 – Évaluation et sélection de modèles
Module 8 – Partitionnement des données
Module 9 – Réduction de dimensionnalité
Projet intégrateur : Confidentialité différentielle
PH.D., Directeur scientifique, Professeur titulaire Faculté des arts et des sciences - Département d'informatique et de recherche opérationnelle • Université de Montréal
PH.D, Directeur scientifique Chef des laboratoires, Chargé de cours, Faculté des arts et des sciences - Département d'informatique et de recherche opérationnelle • Université de Montréal