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Licence Sciences, Technologies, Santé
PREMIÈRE ANNÉE - CYCLE D'INTÉGRATION

LU1INMA1 - Sciences des donnéesSemestre 1 - 9 ECTS

RESPONSABLE DE L'UE

Stéphane ROBIN (stephane.robin @ sorbonne-universite.fr)

Jean-Noël VITTAUT (jean-noel.vittaut @ sorbonne-universite.fr)

 

Secrétariat

En attente

OBJECTIF DE L'UE

Cet enseignement introduit les méthodes élémentaires de mathématiques et d’informatique utilisées en sciences données.

L’objectif principal est de comprendre les fondements de ces méthodes et de les implémenter pour analyser des exemples réels. Grâce à cet enseignement, les étudiants apprendront à mobiliser conjointement leurs connaissances en mathématiques et en informatique pour mener une analyse simple.

DESCRIPTIF GÉNÉRAL

Programme

Le cours se scinde en deux parties principales : la première porte sur l’analyse descriptive d’un jeu de données et la seconde sur l’inférence (c’est-à-dire la généralisation) qui peut être menée à partir d’un ensemble d’observations. Une initiation à l’optimisation numérique sépare ces deux parties. Chaque partie est composée de rappels de notions au programme de la classe de Terminale, suivi de l’introduction de méthodes nouvelles. Les objectifs et les propriétés de chaque méthode sont introduits formellement avant d’être utilisés en pratique sur machine.

La partie pratique sur machine utilise un langage largement répandu en informatique et en sciences des données : Python avec les bibliothèques NumPy et Matplotlib. Sur des jeux de données réels, les séances pratiques permettront par exemple de faire de la reconnaissance de caractères manuscrits, de la prévision d'occupation de stations Vélib ou encore de la détection automatique de spams.

Analyse descriptive

  • Rappels : Variables discrètes, variables continues

  • Régression linéaire, classification non supervisée 

Programmation Python

  • Rappels : base du langage Python

  • Environnement Jupyter notebook, utilisation de bibliothèques externes (NumPy et Matplotlib)

  • Implémentation d'algorithmes d'analyse, de visualisation et de prédiction

Optimisation numérique

  • Maximisation numérique d’une fonction

Inférence

  • Rappels : Variable aléatoire, loi de probabilité

  • Estimation et maximum de vraisemblance

  • Classification supervisée 

PRÉ-REQUIS

Une bonne maîtrise des compétences attendues en terminale en mathématiques et dans les matières scientifiques est un prérequis pour ce cours. Les étudiants ayant choisi NSI pourront mettre à profit leurs connaissances.

DÉCOUPAGE HORAIRE

11 cours magistraux d'une durée de 1h45 (CM), 11 séances de travaux dirigés d'une durée de 1h45 (TD), 22 séances de travaux sur machine encadrés d'une durée de 1h45 (TME).   

EVALUATION ET BARÈME

Evaluation continue /100

08/07/21

Traductions :

    Contact

    Biologie

    Seynabou Sagna (seynabou.sagna @ admp6.jussieu.fr)

    Atrium 2ème étage, bureau en attente

    Tel. 01 44 27 37 62

    CHIMIE

    Maria Costa-Slimani (maria.costa_slimani @ sorbonne-universite.fr)

    Atrium 4ème étage, bureau 420

    Tel. 01 44 27 30 28

    ELECTRONIQUE

    Delphine Laverne (delphine.laverne @ upmc.fr)

    Barre 55-65,  2e étage,  Bureau 216

    Tel. 01 44 27 54 73 

    Géosciences

    Olivier Kachnic (olivier.kachnic @ sorbonne-universite.fr)

    Barre 46-45, 1er étage, bureau 110

    Tel. 01 44 27 32 91

    Informatique

    Patricia Lavanchy (Patricia.Lavanchy @ admp6.jussieu.fr)

    Barre 24-25, 2ème étage, bureau 204

    Tél. 01 44 27 31 57

    MATHEMATIQUEs

    Myriam Zouham (Myriam.Zouham_Aliane @ admp6.jussieu.fr)

    Barre 14-15, 2ème étage, bureau 217

    Tél. 01 44 27 26 85

    MECANIQUE/PHYSIQUE

    Claude Sajus (claude.sajus @ upmc.fr); Atrium, 5ème étage, porte 557; Tel 01 44 27 40 44

    Estelle Balduzzi; (estelle.balduzzi @ upmc.fr) Atrium, 5ème étage, porte 559; Tel 01 44 27 43 85

    PHYSIQUE

    Claude Sajus (claude.sajus @ upmc.fr); Atrium, 5ème étage, porte 557; Tel 01 44 27 40 44

    Estelle Balduzzi; (estelle.balduzzi @ upmc.fr) Atrium, 5ème étage, porte 559; Tel 01 44 27 43 85

    ARE/OIP

    Solène Pittion-Rossillon (solene.pittion-rossillon @ upmc.fr)

    Atrium, niveau J+, bureau J+01

    Tel. 01 44 27 44 26