CU : Méthodes de base du Big Data

Méthodes du data mining niveaux 1 et 2

48 heures d'enseignement et de mise en pratique en salle informatiuqe à raison de 5 journées et une demi-journée

• Cours : 30 h
• Travaux pratiques : 18 h

Le master SIAD offre, en formation continue, un ensemble coordonné de formations à tous ceux qui veulent s’initier au domaine des Data Sciences.

Le programme commence par l’apprentissage des fonctions de base de SAS (CU1). Il se poursuit par la maîtrise des techniques de l’économétrie qualitative (CU2) et de l’analyse des données (CU3). Viennent ensuite l’acquisition des fondamentaux du data mining (CU4 et CU5) puis l’apprentissage des nouvelles techniques liées au web et au traitement des données textuelles (CU6). Le programme se clôt par une formation aux techniques du Big Data (CU7).

Ce programme peut également être utilisé « à la carte » pour tous ceux qui veulent conforter ou élargir leurs connaissances dans l’un ou l’autre de ces domaines. Selon les compétences déjà acquises, chacun peut ainsi choisir, dans cet ensemble de certificats universitaires, celui ou ceux qui correspondent à son besoin.

• CU1 Introduction à la programmation SAS  30h 
• CU2 Econométrie des variables qualitatives 24 h
• CU3 Analyse de données 40 h
• CU4 Méthodes de base du data mining niveau 1 31 h
• CU5 Méthodes de base du data mining niveau 2  36 h
• CU6 Méthodes de la statistique textuelle et Web Analytics 48 h
• CU7 Méthodes de base du Big Data​​​​​​​ 45 h

Modalités de reconnaissance

• 4  ECTS
• Évaluations : étude de cas
• Ce CU sera capitalisable pour l’obtention du master Management des systèmes d'information (MSI) – parcours Systèmes d’information et aide à la décision (Siad) data sciences.

Secteurs d'activité

Tous secteurs

Liens avec les autres CU :

• Introduction à la programmation SAS
• Économétrie des variables qualitatives
• Analyse des données
• Méthodes de base du data mining niveau 1
• Méthodes de base du data mining niveau 2
• Méthodes de la statistique textuelle et du Web Analytics

Contacts administratifs

• Nathalie DELOS
• 03 62 26 87 00
• dfca-citescientifiqueuniv-lillefr

Responsable du CU

• Virginie Delsart
• virginie.delsartuniv-lillefr

Composante portant le CU

FaSEST - Faculté des sciences économiques, sociales et des territoires