Portail nationalFormations hybrides

Informatique S2

Code UE : USSI6E

  • Cours + travaux pratiques
  • 6 crédits

Responsable(s)

Giorgio RUSSOLILLO

Contenu

Positionnement : Semestre 2UE : InformatiqueECTS : 6
Nombre d’heures : 122,5h
Modalité : Présentiel (100%)
 L’UE Sciences de l’ingénieur est constituée de 3 éléments constitutifs d’UE :  
  • Bases de l’Intelligence Artificielle
  • TP Informatique – Python (2)
  • Administration de bases de données
 
La note finale associée à cette UE est calculée en pondérant les notes des 3 ECUE avec les coefficients associés.
 
ECUE 1 : Bases de l’Intelligence Artificielle (Coef : 2) – 42h (Cours, TD,TP) - 10h (Estimation temps de travail personnel)
 
Objectifs : Ce module a pour objectif de présenter une introduction aux techniques utilisées en intelligence artificielle
 
Contenu :  
  • Visualisation et réduction de données
    • Objectifs
    • Création d’un workflow Orange
    • Réduction de données
    • Sélection d’attributs
    • Régression
  • Tests de performance
    • Objectifs
    • Classification
    • Analyse approfondie
 
Compétences visées : A l’issue du cours, l’étudiant est capable de :
  • créer un workflow orange,
  • réduire la taille des données et de sélectionner les principales,
  • classifier des résultats de prédictions.
 
Modalités d’évaluation :  Projets avec rendus (code, résultats) + présentation
ECUE 2 : TP informatique – Python (2) (Coef : 1) – 21h (TP) – 5h (Estimation temps de travail personnel)
 
Objectifs : Approfondir des outils utilisés en Python
 
Contenu :
  • Présentation du Pandas et DataFrame dans Python
  • Manipulation du Machine Learning avec Python
  • Introduction à Scikit Learn
  • Introduction à la Features Engineering
  • Description des méthodes Words Embedding (bag of word, TF-IDF, Word2Vec)
  • Utilisation de Python et Scikit Learn pour entrainer un modèle d’apprentissage
  • Construction d’un modèle d’apprentissage, tests et évaluation
 
Compétences visées :
  • Maitriser les méthodes pour classifier le texte.
  • Construire un modèle d’apprentissage, de le tester et de l’évaluer
 
Modalités d’évaluation : Contrôle continu sous forme de TP
ECUE 3 : Administration bases de données (Coef : 3) – 59,5h (Cours, TD, TP)  - 10h (Estimation temps de travail)

Objectifs : 
  •  Acquérir et renforcer les fondamentaux sur les bases de données 
  • Remettre à niveau et compléter les acquis sur les bases de données relationnelles et le langage SQL.

Contenu :
  • Introduction – Généralités sur les bases de données 
    • Histoire des technologies bases de données de 1970 à nos jours
    • Les bases relationnelles – Principes de base : transactions, exigence ACID
  • Modélisation conceptuelle
         a. Démarche de modélisation et de validation d’un modèle conceptuel de données.
         b. Utilisation d’un outil de modélisation : JMerise , Looping-MCD,..
  • Schémas relationnels - Modèle de Boyce Codd
         a. Définition – Concepts de table , attribut, domaine.
         b. Clés primaires et étrangères. Intégrité référentielle.
         c. Dépendance fonctionnelle .
         d. Normalisation : les Formes normales – Intérêt de la 3ème forme normale 3(FN).
         e. Démarche de dérivation du schéma relationnel à partir du MCD.
  • Langage algébrique
         a. Opérateurs de projection, sélection.
         b. Opérateur ensembliste : Union, Intersection, produit cartésien
         c. Opérateurs de jointure (interne, externe,..)
  • Langage SQL
         a. Généralités : variables, syntaxe de base
         b. Requêtes simples
         c. Notion de vue
         d. Requêtes avancées
  • Optimisation
         a. Architectures physiques des bases relationnelles
         b. Méthodes d’indexation : Arbre B+, Bitmap, Hachage, …
         c. Evaluation des performances
         d. Démarche d’optimisation
  • Intégration des bases relationnelles dans les architectures 3-tier
         a. Langages et APIs de programmation
         b. Patterns d’architecture
  • Procédures stockées et triggers
  • Exploitation et administration
 
Compétences visées :
  • Être capable de concevoir un schéma relationnel et les requêtes associées à la base de données
  • Être capable d’intégrer un SGBD dans une architecture multimédia
  • Comprendre et utiliser les mécanismes de recherche par le contenu
 
Modalités d’évaluation : Contrôle continu + examen final.
 

Modalité d'évaluation

  • Contrôle continu
  • Projet(s)
  • Mémoire
  • Examen final

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

Chargement du résultat...
Patientez

Contact

Cnam Nouvelle Aquitaine
2 Avenue Gustave Eiffel Téléport 2
86960 Chasseneuil Futuroscope
Tel :05 49 49 61 20
naq_info@lecnam.net

Voir le calendrier, le tarif, les conditions d'accessibilité et les modalités d'inscription dans le(s) centre(s) d'enseignement qui propose(nt) cette formation.

Enseignement non encore programmé