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Atelier technologies des données massives

Objectifs

A la fin de ce module, l'étudiant devra avoir compris et pourra expliquer :
Les principaux modèles spatiaux utilisés dans le domaine de l'environnement, la climatologie, l'épidémiologie, l'économétrie, l'analyse d'images pour des données de trois types : géostatistique (observation sur un domaine continu), données sur un réseau discret, données ponctuelles.
L'étudiant devra être capable de :
Modéliser des données spatiales, estimer les paramètres d'un modèle spatial et valider le modèle.

Pré-requis

Probabilités et statistiques
Eléments de modélisation statistique.
Exploration et logiciels statistiques.

Evaluation

L'évaluation des acquis d'apprentissage est réalisée en continue tout le long du semestre. En fonction des enseignements, elle peut prendre différentes formes : examen écrit, oral, compte-rendu, rapport écrit, évaluation par les pairs...