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Programming for Data Science and Artificial Intelligence

Le but principal de cette unité étant de donner aux étudiants les outils nécessaires pour l’élaboration de programmes de niveau avancé en utilisant le concept d’objets dans leurs programmes. En effet cette approche de programmation offre une flexibilité et une portabilité exceptionnelles, ce qui rend cette UE essentielle pour les étudiants de la formation en Data Science. La deuxième partie de l’UE est plus concentrée sur l’outil « Python » et ses fonctionnalités en lien avec les Data Science. D’autre part, Python est un langage de programmation orienté objet interprété. Outre les librairies standards, un grand nombre de paquetages (packages) développés par des contributeurs indépendants donne accès à des fonctionnalités spécialisées performantes. Ils nous donnent la possibilité de programmer des applications dans quasiment tous les secteurs de l'informatique. Nous nous intéresserons en particulier à la programmation statistique, au machine learning, au big data et au data science.


Temps présentiel : 30 heures


Charge de travail étudiant : 150 heures


Méthode(s) d'évaluation : Examen final, Travaux pratiques contrôlés


Référence :
• Apprenez à programmer en Python, Prolyxe, OpenClassrooms, Licence Creative Commons 6 2.0 • Mastering Machine Learning with scikit-learn, Gavin Hackeling, Packt Publishing (2014). • Programmer en langage C++, Claude Delanoy, 8eme edition , Ryrolles.

Ce cours est proposé dans les diplômes suivants
 Master en analyse et probabilités pour les équations aux dérivées partielles
Master en analyse et probabilités pour les équations aux dérivées partielles
Master en astrophysique
Master en astrophysique
Master en data sciences
Master en data sciences