INF5081 - Gestion et analyse de données
Plan de cours Été 2022
Responsable(s) du cours
Coordination
| Valtchev, Petko |
| PK-4415 |
| valtchev.petko@uqam.ca |
| https://professeurs.uqam.ca/professeur/valtchev.petko/ |
Enseignement
|
Description du cours
Objectifs
Développer une capacité d’analyse des besoins en gestion de données en fonction du contexte d’application. Être en mesure de justifier l’usage et de mettre en oeuvre une méthode avancées de gestion des données.
Sommaire du contenu
Présentation et comparaison des différentes méthodes de modélisation de données : les entrepôts de données et les systèmes de traitement analytique en ligne (OLAP), les bases de données non relationnelles (NoSQL) et traitement des données massives, données transactionnelles et recherche de règles d’associations. Extraction de connaissance et forage de données : techniques d’exploitation de données prédictives et descriptives.
Préalables académiques
- INF3080 - Bases de données
- INF3105 - Structures de données et algorithmes
Cours en présentiel
Enseignement en présentiel.
Les étudiant.e.s doivent consulter régulièrement le site Moodle du cours, moyen de communication du professeur avec le groupe-cours. Les annonces officielles seront publiées sur Moodle.
Le site web officiel du cours est sur Moodle, il contient le matériel du cours(diapositives, énoncés des travaux, etc.) et servira pour la remise des travaux et examens.
Contenu du cours
Partie 1 : Entrepôts de données - Les architectures d’entrepôts de données. - Modélisation multidimensionnelle et OLAP. - Extension SQL pour OLAP. - Les bases de données non-relationnelles (NoSQL)
Partie 2 : Apprentissage automatique (Forage de donnée prédictif) - Le forage de données et l’extraction des connaissances. - Algorithmes de forage de données prédictive: apprentissage supervisé: - Arbre de décision et techniques d’élagage de l’arbre. - Forets d’arbres décisionnelles. - Classification bayésienne. - Évaluation des algorithmes d’apprentissage supervisé. - Réseaux de neurones. - Introduction à l’apprentissage profond. - Réseaux de neurones à convolution
Partie 3 : Apprentissage non supervisé(Forage de donnée descriptive) - L’analyse descriptive et le forage de données. - Algorithmes de classification automatique non supervisé(clustering): - K-means Clustering (algorithmeK-means). - Clustering hiérarchique (approche agglomératives: lien unique, lien complet et lien moyen). - Clustering basé sur la densité. - Segmentation des graphes. - Données transactionnelles et recherche d’associations: Algorithme APRIORI.
Modalités d’évaluation
| Description sommaire | Semaine(s) | Pondération (%) |
|---|---|---|
| Examen mi-session | 7 | 25 |
| Examen final | 15 | 25 |
| TP1 | 7 à 10 | 25 |
| TP2 | 12 à 15 | 25 |
En cas de divergences avec l’entente d’évaluation, les modalités de l’entente d’évaluation prévalent.
Seuil de passage
Pour obtenir une note de passage (D ou mieux), l’étudiant doit obtenir: - au moins 50% dans la moyenne cumulée aux examens; et - au moins 50% dans la moyenne cumulée aux travaux pratiques. Si l’un de ces seuils n’est pas atteint, la mention échec (E) sera automatiquement attribuée au cours, et ce, quelles que soient les notes pouvant avoir été obtenues dans l’autre partie. Cela est communément appelé le critère du double seuil de passage. Obtenir 50 % ou plus aux examens et aux travaux pratiques ne garantit pas l’obtention d’une note de passage (D ou mieux).
Attribution des notes
Les seuils des notes littérales (A+, A, …, D) sont déterminés à la fin.
Autres dispositions
La qualité de présentation est sujette à évaluation. Sans s’y limiter, cela inclut le style de codage, la qualité de présentation de rapport, l’anglais et le français utilisé.
Médiagraphie
[1] Aurelien Geron. Machine Learning avec Scikit-Learn : Mise en œuvreet cas concrets. Dunod, 2019. [2] J. Krohn, G. Beyleveld, A. Bassens. Deep Learning Illustrated:AVisual, Interactive Guide to Artificial Intelligence. Pearson’s Addison-Wesley, 2019. [3] A. Cornuéjols, L. Miclet, Y. Kodratov. Apprentissage artificiel: Concepts et algorithmes (3è édition), Eyrolles, 2018. [4] P-N Tan, M. Steinbach, V. Kumar. Introduction to Data Mining, Addison Wesley, 2006. (Site web du livre : http://www-users.cs.umn.edu/~kumar/dmbook/index.php) [5] Tom M. Mitchell. Machine Learning, McGraw Hill, 1997. (Site Web du livre : http://www.cs.cmu.edu/~tom/mlbook.html)
Monitorat de programme
Le département d’informatique offre un service de monitorat gratuit s’adressant plus particulièrement aux étudiant.e.s du baccalauréat et du certificat en informatique. Il concerne principalement les cours de base comme INF1070, INF1120, INF1132, INF2120 et INF2171, mais, selon la connaissance du moniteur ou de la monitrice, un support dans d’autres cours peut également être offert.
Objectifs
Permettre aux étudiant.e.s de :
- Bénéficier d’un encadrement par les pairs ;
- Recevoir un suivi personnalisé en cas de difficulté ;
- Profiter d’un soutien supplémentaire à la matière vue en classe ;
- Obtenir un support technique sur les technologies, les outils, les bibliothèques et les cadriciels utilisés dans les cours (installation, configuration, utilisation)
Informations
- Voir https://info.uqam.ca/aide/ pour la grille horaire et tous les détails
- Le service est généralement disponible à partir de la deuxième semaine
- D’autres plages horaires pourraient être ajoutées en cours de session selon les besoins
- Clavardage en direct: ~aide (Mattermost)
Politique d’absence aux examens
Reprise d’examen
L’autorisation de reprendre un examen en cas d’absence est de caractère exceptionnel. Pour obtenir un tel privilège, l’étudiant-e doit avoir des motifs sérieux et bien justifiés.
Conflits d’horaire
Il est de la responsabilité de l’étudiant.e de ne pas s’inscrire à des cours qui sont en conflit d’horaire, tant en ce qui concerne les séances de cours ou d’exercices que les examens. De tels conflits d’horaire ne constituent pas un motif justifiant une demande d’examen de reprise.
Procédure
L’étudiant.e absent.e lors d’un examen doit, dans les cinq (5) jours ouvrables suivant la date de l’examen, présenter une demande de reprise en utilisant le formulaire prévu, disponible sur http://info.uqam.ca/repriseexamen/.
Pièces justificatives
Dans le cas d’une absence pour raison médicale, l’étudiant.e doit joindre un certificat médical original et signé par le médecin décrivant la raison de l’absence à l’examen. Les dates d’invalidité doivent être clairement indiquées sur le certificat. Une vérification de la validité du certificat pourrait être faite. Dans le cas d’une absence pour une raison non médicale, l’étudiant.e doit fournir les documents originaux expliquant et justifiant l’absence à l’examen ; par exemple, lettre de la Cour en cas de participation à un jury, copie du certificat de décès en cas de décès d’un proche, etc. Toute demande incomplète sera refusée. Si la direction du programme d’études de l’étudiant.e constate qu’un.e étudiant.e a un comportement récurrent d’absence aux examens, l’étudiant.e peut se voir refuser une reprise d’examen.
Pour plus d’informations
Consulter la page http://info.uqam.ca/politiques.
Règlement numéro 18 sur les infractions de nature académique (extraits)
Tout acte de plagiat, fraude, copiage, tricherie ou falsification de document commis par une étudiante, un étudiant, de même que toute participation à ces actes ou tentative de les commettre, à l’occasion d’un examen ou d’un travail faisant l’objet d’une évaluation ou dans toute autre circonstance, constituent une infraction au sens de ce règlement.
La liste non limitative des infractions est définie comme suit :
la substitution de personnes;
l’utilisation totale ou partielle du texte d’autrui en la faisant passer pour sien ou sans indication de référence;
la transmission d’un travail pour fins d’évaluatiion alors qu’il constitue essentiellement un travail qui a déjà été transmis pour fins d’évaluation académique à l’Université ou dans une autre institution d’enseignement, sauf avec l’accord préalable de l’enseignante, l’enseignant;
l’obtention par vol, manoeuvre ou corruption de questions ou de réponses d’examen ou de tout autre document ou matériel non autorisés, ou encore d’une évaluation non méritée;
la possession ou l’utilisation, avant ou pendant un examen, de tout document non autorisé;
l’utilisation pendant un examen de la copie d’examen d’une autre personne;
l’obtention de toute aide non autorisée, qu’elle soit collective ou individuelle;
la falsification d’un document, notamment d’un document transmis par l’Université ou d’un document de l’Université transmis ou non à une tierce persone, quelles que soient les circonstances;
la falsification de données de recherche dans un travail, notamment une thèse, un mémoire, un mémoire-création, un rapport de stage ou un rapport de recherche;
Les sanctions reliées à ces infrations sont précisées à l’article 3 du Règlement no 18.
Les règlements concernant le plagiat seront strictement appliqués. Pour plus de renseignements :
Politique no 16 visant à prévenir et combattre le sexisme et les violences à caractère sexuel
Les violences à caractère sexuel se définissent comme étant des comportements, propos et attitudes à caractère sexuel non consentis ou non désirés, avec ou sans contact physique, incluant ceux exercés ou exprimés par un moyen technologique, tels les médias sociaux ou autres médias numériques. Les violences à caractère sexuel peuvent se manifester par un geste unique ou s’inscrire dans un continuum de manifestations et peuvent comprendre la manipulation, l’intimidation, le chantage, la menace implicite ou explicite, la contrainte ou l’usage de force.
Les violences à caractère sexuel incluent, notamment :
- la production ou la diffusion d’images ou de vidéos sexuelles explicites et dégradantes, sans motif pédagogique, de recherche, de création ou d’autres fins publiques légitimes;
- les avances verbales ou propositions insistantes à caractère sexuel non désirées;
- la manifestation abusive et non désirée d’intérêt amoureux ou sexuel;
- les commentaires, les allusions, les plaisanteries, les interpellations ou les insultes à caractère sexuel, devant ou en l’absence de la personne visée;
- les actes de voyeurisme ou d’exhibitionnisme;
- le (cyber) harcèlement sexuel;
- la production, la possession ou la diffusion d’images ou de vidéos sexuelles d’une personne sans son consentement;
- les avances non verbales, telles que les avances physiques, les attouchements, les frôlements, les pincements, les baisers non désirés;
- l’agression sexuelle ou la menace d’agression sexuelle;
- l’imposition d’une intimité sexuelle non voulue;
- les promesses de récompense ou les menaces de représailles, implicites ou explicites, liées à la satisfaction ou à la non-satisfaction d’une demande à caractère sexuel.
Pour consulter la politique no 16
https://instances.uqam.ca/wp-content/uploads/sites/47/2018/05/Politique_no_16.pdf
Pour obtenir de l’aide, faire une divulgation ou une plainte
Bureau d’intervention et de prévention en matière de harcèlement
514-987-3000, poste 0886
Pour obtenir la liste des services offerts à l’UQAM et à l’extérieur de l’UQAM
Soutien psychologique (Services à la vie étudiante)
514-987-3185
Local DS-2110
CALACS Trêve pour Elles – point de services UQAM
514 987-0348
calacs@uqam.ca
http://trevepourelles.org
Service de la prévention et de la sécurité
514-987-3131
Politique no 44 d’accueil et de soutien des étudiant.e.s en situation de handicap
Politique
Par sa politique, l’Université reconnait, en toute égalité des chances, sans discrimination ni privilège, aux étudiant.e.s en situation de handicap, le droit de bénéficier de l’ensemble des ressources du campus et de la communauté universitaire, afin d’assurer la réussite de leurs projets d’études, et ce, dans les meilleures conditions possibles. L’exercice de ce droit est, par ailleurs, tributaire du cadre réglementaire régissant l’ensemble des activités de l’Université.
Responsabilité de l’étudiant.e
Il incombe aux étudiant.e.s en situation de handicap de rencontrer les intervenant.e.s (conseiller.ère.s à l’accueil et à l’intégration du Service d’accueil et de soutien des étudiant.e.s en situation de handicap, professeur.e.s, chargé.e.s de cours, direction de programmes, associations étudiantes concernées, etc.) qui pourront faciliter leur intégration à la communauté universitaire ou les assister et les soutenir dans la résolution de problèmes particuliers en lien avec les limitations entraînées par leur déficience.
Service d’accueil et de soutien aux étudiant.e.s en situation de handicap
Le Service d’accueil et de soutien aux étudiant.e.s en situation de handicap (SASESH) offre des mesures d’aménagement dont peuvent bénéficier certains étudiant.e.s. Il est fortement recommandé aux de se prévaloir de ces services afin de réussir ses études, sans discrimination. Pour plus d’information, visiter le site de ce service : https://vie-etudiante.uqam.ca/etudiant-situation-handicap/nouvelles-ressources.html et celui de la politique institutionnelle d’accueil et de soutien aux étudiant.e.s en situation de handicap : https://instances.uqam.ca/wp-content/uploads/sites/47/2018/05/Politique_no_44.pdf
Il est important d’informer le SASESH de votre situation le plus tôt possible :
- En personne : 1290, rue Saint-Denis, Pavillon Saint-Denis, local AB-2300
- Par téléphone : 514 987-3148
- Par courriel : situation.handicap@uqam.ca
- En ligne : https://vie-etudiante.uqam.ca/