Data science pour ingénieurs avec Python
ENG-209 / 3 crédits
Enseignant(s): Bouillet Eric Pierre, Pellet Jean-Philippe, Verscheure Olivier
Langue: Français
Résumé
Ce cours propose une immersion progressive et complète dans le domaine de la Data Science à travers le langage Python. Il guide les étudiants depuis la manipulation de données brutes jusqu'à la modélisation et l'extraction de connaissances utiles à partir de données réelles.
Contenu
1. Data Engineering : Manipulation et visualisation des données
- Introduction aux spécificités du langage Python
- Prise en main des environnements de développement (IDE) dédiés à la Data Science
- Utilisation des bibliothèques Python pour la manipulation (ex. pandas, NumPy) et la visualisation (ex. Matplotlib, Seaborn) des données (avec exercices)
2. Évaluation intermédiaire (1/3)
3. Data Science : Modélisation
- Introduction à la modélisation et présentation des principales catégories de modèles
- Régression linéaire et polynomiale (avec exercices)
- Classification supervisée : régression logistique et arbres de décision (avec exercices)
- Techniques de validation de modèles - ex. cross-validation, métriques d'évaluation (avec exercices)
4. Projet final (2/3)
- Un projet appliqué mobilisant l'ensemble des compétences acquises pour résoudre un problème réel de Data Science.
Mots-clés
Programmation, Python, Data Science, Machine Learning
Compétences requises
Concepts importants à maîtriser
Bases de programmation
- Variables, types de données, boucles, conditions, fonctions
- Structures de données : listes, dictionnaires, tableau
Notions fondamentales en mathématiques
- Algèbre de base (résolution d'équations simples, manipulation de formules)
- Notions de fonctions, dérivées et courbes
- Compréhension des vecteurs et matrices
Statistiques descriptives de base et éléments de probabilité
Acquis de formation
A la fin de ce cours l'étudiant doit être capable de:
- Modéliser en langage Python les éléments pertinents d'une situation
- Transposer les connaissances acquises en C++ vers Python
- Appliquer les constructions de haut niveau de Python pour créer des structures de données linéaires ou associatives
- Utiliser les bibliothèques Python courantes pour manipuler et visualiser des données
- Appliquer des méthodes de modélisation supervisée à des jeux de données réels
- Créer une analyse de données complète dans le cadre d'un projet structuré
Compétences transversales
- Utiliser une méthodologie de travail appropriée, organiser un/son travail.
- Accéder aux sources d'informations appropriées et les évaluer.
- Utiliser les outils informatiques courants ainsi que ceux spécifiques à leur discipline.
- Faire preuve d'esprit critique
Méthode d'enseignement
Séances ex cathedra avec exercices et travaux pratiques
Travail attendu
Participation aux cours, résolution d'exercices, réalisation du travail attendu en dehors de heures de cours
Méthode d'évaluation
Contrôle continu pendant le semestre réparti selon:
- Evaluation intermédiaire: 1/3 de la note totale
- Projet final avec rapport: 2/3 de la note totale
Encadrement
| Office hours | Non |
| Assistants | Oui |
| Forum électronique | Oui |
Dans les plans d'études
- Semestre: Automne
- Forme de l'examen: Pendant le semestre (session d'hiver)
- Matière examinée: Data science pour ingénieurs avec Python
- Cours: 1 Heure(s) hebdo x 14 semaines
- Projet: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
- Type: obligatoire
- Semestre: Automne
- Forme de l'examen: Pendant le semestre (session d'hiver)
- Matière examinée: Data science pour ingénieurs avec Python
- Cours: 1 Heure(s) hebdo x 14 semaines
- Projet: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
- Type: optionnel