Cours INF5111 – Notions de base pour l'utilisation des plateformes de la science des données d'affaires
1er cycle
3 crédits
Informatique
Technique
Objectifs
Ce cours vise à familiariser les étudiants avec les outils et méthodes leur permettant de développer et présenter des projets en sciences des données destinés à résoudre des problèmes en gestion.
Au terme du cours, l’étudiant sera en mesure de :
– Reconnaître les enjeux relatifs à l’utilisation des outils et méthodes liés à la science de données par les gestionnaires à des fins de résolution de problème et de prise de décision;
– Comprendre les différentes étapes de développement et de conception d’un projet en sciences des données;
– Communiquer et collaborer avec des équipes de développeurs sur des projets en sciences des données;
– Être familiarisé avec les notions de base pour l’utilisation des plateformes de la science des données, telles que celles permettant de;
Au terme du cours, l’étudiant sera en mesure de :
– Reconnaître les enjeux relatifs à l’utilisation des outils et méthodes liés à la science de données par les gestionnaires à des fins de résolution de problème et de prise de décision;
– Comprendre les différentes étapes de développement et de conception d’un projet en sciences des données;
– Communiquer et collaborer avec des équipes de développeurs sur des projets en sciences des données;
– Être familiarisé avec les notions de base pour l’utilisation des plateformes de la science des données, telles que celles permettant de;
- Concevoir et exploiter une base de données
- Comprendre les différences entre les bases de données SQL et NoSQL;
- Développer, à l’aide d’un langage orienté-objet (ex. Python), des applications de gestion (ex. : tableau de bord de gestion, commerce électronique, workflow, etc.).
Sommaire du contenu
Ce cours aborde les principales connaissances et compétences liées à la science des données et aux plateformes qui s’y rattachent. Les aspects suivants sont expliqués et mis en pratique dans des cas d’application en gestion:
1. Les étapes de conception et de développement d’un projet en sciences des données, le rôle des gestionnaires;
2. Une introduction au langage Python pour la gestion des données d’affaires.
3. Le diagramme de classe du Langage de Modélisation Unifié (UML) ainsi que le Modèle relationnel de données;
4. Le langage SQL;
5. Les bases de données non-relationnelles (NoSQL).
1. Les étapes de conception et de développement d’un projet en sciences des données, le rôle des gestionnaires;
2. Une introduction au langage Python pour la gestion des données d’affaires.
3. Le diagramme de classe du Langage de Modélisation Unifié (UML) ainsi que le Modèle relationnel de données;
4. Le langage SQL;
5. Les bases de données non-relationnelles (NoSQL).
Modalité d’enseignement
Approches pédagogiques :
Exposés magistraux, séances de laboratoire, exercices pratiques.
Méthodes d’évaluation :
Projet de session (analyse, modélisation, structure, développement d’une application de gestion), examen, exposé oral.
Exposés magistraux, séances de laboratoire, exercices pratiques.
Méthodes d’évaluation :
Projet de session (analyse, modélisation, structure, développement d’une application de gestion), examen, exposé oral.