Analysis and data processing, business applications

Objectifs

A la fin de ce module constitué de différentes thématiques principales, l'étudiant devra avoir compris et pourra expliquer (principaux concepts) :

Algorithmique du traitement de données :
Analyse Exploratoire/Confirmatoire des données.
Complexité algorithmique, parallélisme et enjeux du développement incrémental d¿une solution d'analyse.
Représentation (parcimonieuse) de l'information

Représentation sémantique :
- Qu'est-ce-qu'une ontologie
- Quels sont les éléments constitutifs d¿une ontologie
- Quels sont les avantages des données enrichies comparées aux données brutes

Ingénierie Logicielle
- Le cycle de vie d'un projet logiciel
- Les enjeux du développement logiciel
- Les différentes méthodes de gestion de projet, notamment la méthode agile et sa mise en place concrètement

L'étudiant devra être capable de :
- Explorer un jeu de données, l'exploiter par rapport à une problématique et présenter les résultats de ses analyses dans un rapport.
- Concevoir une ontologie pour formaliser un domaine de connaissances
- Découvrir et s'approprier des sources de connaissance (ontologies, bases de connaissances) en ligne
- Enrichir un jeu de données à l'aide de métadonnées sémantiques
- Mettre en pratique l'analyse des besoins à partir d'un cahier des charges : expression, analyse et transformation en exigences techniques
- Maîtriser la conduite d'un projet de développement logiciel mené en équipe, notamment en suivant la méthode agile Scrum

Pré-requis

- Programmation et algorithmique
- Notions de statistiques
- Programmation en Java
- Culture générale sur les technologies web

Évaluation

L’évaluation des acquis d’apprentissage est réalisée en continu 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…