Modélisation et traitement des données

TEB2006-NTEN_IG
Domaine : Sciences Grade académique : Bachelier en informatique, orientation développement d'applications - Namur Niveau de certification : 6 Cycle : Premier Cycle Année académique : 2026-2027 ( Q1 )

Crédits ECTS

5

Volume horaire

52 h

Programme d'études

Programme Bloc Caractère
IE-Bachelier en informatique, orientation développement d'applications 2 Obligatoire

Prérequis

Aucun

Co-requis

Aucun

Implantation

Département technique de Namur

Directeur de département du domaine

Benoît Dujardin

Responsable de l'UE

Grégory BRUWIER

Enseignants intervenants

  • Grégory BRUWIER
  • Candy SONVEAUX
Partie 1

Contribution de l'UE au profil d'enseignement du programme et acquis d'apprentissage spécifiques (AAS) sanctionnés par l'évaluation

Contextualisation

AAT1 - Analyse les besoins des clients et établit les spécifications d’une solution informatique répondant à ces besoins 

AAT4 - Adapte des applications existantes ou crée de nouvelles applications qui s’intègrent dans la structure en place dans l’entreprise 

Acquis d'apprentissage spécifiques (AAS)

L'étudiant sera capable au terme de l'unité d'enseignement de :
- Manipuler les notions de base du calcul matriciel et de la théorie des graphes, et construire des outils informatiques permettant de les exploiter
- Formuler des hypothèses nulles et alternatives et de les tester en recourant à des techniques appropriées, notamment avec l'outil Python
- Interpréter les résultats de ces tests d’hypothèses et d’en déduire leurs conséquences face à au moins une situation se prêtant à la mise en œuvre de méthodes de traitement de données opérationnelles par l’outil statistique
- Appliquer des méthodes analytiques et numériques pour traiter et exploiter des informations

Contribution aux ODD

Document annexe à la fiche UE accessible via un lien explicitant en quoi le programme d’études s’inscrit dans une politique de développement durable. Une ou plusieurs UE spécifique(s) pourraient être ciblée(s) dans cette annexe.

Partie 2

Description de l'unité d'enseignement

Objectifs

À définir

Contenu

-Calcul matriciel et implémentation Python

-Théorie des graphes et algorithmes

-Statistiques inférentielles et tests

-Cryptographie

Sources et références

À définir

Supports de cours (avec mention des supports indispensables)

Activité d'apprentissage Support
ATEN2006 — Modélisation et traitement des données

- Slides du cours théoriques

- Syllabus d'exercices

Partie 3

Méthodologie mise en œuvre et éventuel découpage de l'UE

Description des activités d'apprentissage (AA) au regard de leur statut

Activité d'apprentissage Heures Langue d'enseignement Langue d'évaluation
ATEN2006 — Modélisation et traitement des données 52 h Français français

Méthodes d'enseignement et d'apprentissage

Activité d'apprentissage Méthodes d'enseignement et d'apprentissage
ATEN2006 — Modélisation et traitement des données

Méthodes pédagogiques

Cours magistraux : exposés

Exercices pratiques : travaux dirigés, lectures individuelles, travaux de groupe

Détermination de la cohérence pédagogique en cas de regroupement d'activités d'apprentissage faisant l'objet d'une évaluation distincte

À définir

Partie 4

Évaluation de l'unité d'enseignement

Structure du dispositif général d'évaluation (en lien avec le programme d'études)

Evaluation intégrée : Non

Remédiable : Oui

Méthodologie de construction de la note finale de l'UE

Pondération de l’AA (%) - 100%

La pondération de l'évaluation de l'UE à des fins de délibération lors du calcul de la moyenne

Au sein du programme d'études, lors du calcul de la moyenne, la pondération de l'évaluation de l'unité d'enseignement est effectuée sur base des crédits affectés à cette unité d'enseignement et évalués

Modalités d'évaluation par activité d'apprentissage

Activité d'apprentissage Modalités d'évaluation
ATEN2006 — Modélisation et traitement des données

Travail de groupe (hors session) : pour le module statistiques, rapport en groupe et oral individuel

pondération : 30%

Examen écrit (en session) - Examen écrit individuel reprenant théorie et exercices (sauf le module de statistiques)

pondération : 70%

Modalités concrètes d'évaluation

Une mention sur la fiche informera les étudiants du fait que les précisions sur les épreuves seront disponibles sur Moodle au plus tard 6 semaines avant l'évaluation.

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