Offre de formation de la faculté des sciences et technologie de l'UPEC

Détails de l'UE "Data mining - S8" (3 ECTS)

Code APOGEE Intitulé ECTS CM TD TP 1ère Session 2ème Session
CC Examen Dérogatoire Examen
Ecrit Oral TP Ecrit Oral TP Ecrit Oral TP Ecrit Oral TP
BSAEDAM0Data mining3156970%30%70%30%70%30%

Publics concernés

Responsable(s) pédagogique(s)

Objectifs

Dans le cadre de données Omics, on parle souvent d'un triptyque :
1) acquisition des données via les plateformes, 
2) traitement algorithmique/bioinformatique des données
3) analyse des données.

Cette vision occulte un point fondamental : la gestion des données. 
C'est une étape clé entre le point 1) et 2). Cette étape est aussi fondamentale 
dans le cas d'analyses croisées entre plusieurs jeux de données (entre 1) et 3)). 

Il est donc indispensable que des étudiants au contact des données massives 
générées par la -omics, avant toute analyse, soient capables :
1) de gérer les grands volumes de données produites : cela va du "simple" déplacement, 
   organisation, archivage, compression des données brutes produites, jusqu'a 
   l'extraction d'informations au sein de ces données omiques pour juger de leur qualité par exemple,
2) d'explorer ces grands volumes de données : cela va de l'extraction d'information au sein
   de ces données, y compris des données produites par d'autres sources 
   (par exemple les banques de données publiques) pour préparer les analyses en aval 
   jusqu'au croisement de différents types de données hétérogènes.

L'expérience montre que cette "zone de compétence" est très fortement négligée et qu'elle devient vite limitante 
quand le volume de données augmente.

La compétence de gestion de données massives reste rare et doit être développée auprès des publiques destinés à la Omique.

Connaissances / compétences acquises

Le cours permettra de maîtriser certaines notions : format de fichier, autonomie informatique, organisation informatique, outils de gestion et d'exploration des données, notions de bioinformatique et de bioanalyse.

L'acquisition de ces compétences passe par une approche pragrmatique impliquant une proportion importante de TP sur informatique et sur des grands jeux de données.

Une telle compétence assure alors que les étudiants développent une autonomie quant aux logiciels d'acquisition de données installés sur les plateformes et leur permettent ainsi de pouvoir développer/proposer leurs propres analyses.

Contenu détaillé de l'enseignement

TO-DO

Méthode d'enseignement

Problem/Data-driven.

Liste des UEs

Liste des parcours

Mention Parcours M1S1 M1S2 M2S3 M2S4
Mathématiques et interactionsAnalyse, probabilité et applications
Analyse et applications
Probabilités et statistiques des nouvelles données
Finance
InformatiqueLogiciel
ChimieChimie des molécules bioactives
Polymères fonctionnels
Physico-chimie moléculaire et applications
Analyse et assurance qualité
Ingénierie des systèmes complexesSystèmes distribués et technologies des réseaux
Systèmes cyber-physiques, technologies de l'information, de l'intelligence et du contrôle
Traitement du signal et des imagesInstrumentation de la pollution atmosphérique
Signaux et images en médecine - Sciences de l'ingénieur
Signaux et images en médecine - Sciences de la vie et de la santé
Optique, image, vision et multimédiaInternational biométrie
MécaniqueModélisation et simulation en mécanique des solides
Modélisation et simulation en mécanique des fluides et transferts thermiques
Approches multi-échelle pour les matériaux et les structures
Sciences et génie des matériauxMatériaux avancés et nanomatériaux
Science des matériaux pour la construction durable
Sciences et technologie de l'agriculture, de l'alimentation et de l'environnementIngénierie biologique pour l'environnement
Analyse des risques sanitaires liés à l'alimentation
Biologie intégrative (OMICs)
Génie industrielMaintenance et maîtrise des risques industriels

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