DU BDSI - UE

Les enseignements sont dispensés sur 147 heures de formation (3 jours par mois en présentiel de janvier à juillet)

Voici une liste non exhaustive des thématiques abordées durant la formation :

• Statistique descriptive
• Analyse des données multidimensionnelles et des données mixtes
• Classification d’individus ; Classification de variables
• Statistique inférentielle (estimation, intervalles de confiance, tests d'hypothèses)
• Modélisation statistique (régression linéaire, NOVA, ANCOVA)
• Intelligence artificielle (algorithmes, logiques, réseaux neurones)
• IBM : Univers des outils Watson
• Enjeux socio-économiques du Big Data
• Ethique et déontologie en lien avec la gestion de données
• Machine Learning (apprentissage supervisé)
• Deep Learning, Spark, Elasticsearch
• Arbres de classification (CART) et Forêts aléatoires (Random Forests)
• Régression semi-paramétrique et non-paramétrique
• Algorithmes évolutionnaires

Vous avez la possibilité, suivant votre statut professionnel, de réaliser un stage. Ce dernier pourra servir pour l'étude et la rédaction du mémoire qui sanctionne la formation.