Data Mining et Big Data : Fiche UE : Offre de formation

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Domaine : Masters du domaine SCIENCES, TECHNOLOGIES, SANTE
Diplôme : Master
Mention : Santé publique
Parcours : Biostatistique, biomathématique, bio-informatique et santé
Unité d'enseignement : Data Mining et Big Data

Nombre de crédits de l'UE : 3
Code APOGEE : DBH2071M
UE Libre pour ce parcours
UE valable pour le semestre 4 de ce parcours

Responsabilité de l'UE :

MAUCORT BOULCH DELPHINE

delphine.maucort-boulchchu-lyon.fr

04.78.86.57.64

Type d'enseignement

Nb heures *

Cours Magistraux (CM)

11 h

Travaux Dirigés (TD)

10 h

Travaux Pratiques (TP)

0 h

Total du volume horaire

21 h

* Ces horaires sont donnés à titre indicatif.

Conditions d'accès à l'UE :

Les étudiants inscrits au M2 B3S ainsi que les étudiants des autres parcours de M2 du MSP ayant choisi cette UE en optionnel.

Programme - Contenu de l'UE :

Le cours est organisé en quatre parties :

- Apprentissage supervisé : compromis biais-variance, validation croisée, régression logistique, SVM, arbres de décision, bagging, boosting

- Apprentissage non supervisé : clustering

- Introduction au deep learning

- Techniques de réduction de dimension

Compétences acquises :

Méthodologiques :
L’objectif du cours est de donner aux étudiants les outils de base du machine learning. L’UE est organisée autour de cours magistraux, de séances de travaux dirigés, des séances de mise en œuvre sur python et d’un projet.

Modalités de contrôle des connaissances et Compétences 2020-2021:

Type		Libellé	Nature	Coef.
CT	Contrôle Terminal	CT : Data Mining et Big Data	Dossier - Mémoire - Rapport	3

Liste des autres Parcours / Spécialité / Filière / Option utilisant cette UE :

Biostatistique, biomathématique, bio-informatique et santé (au semestre 4 [UE Libre]) [mention : Santé publique]

Date de la dernière mise-à-jour : 23/06/2021