Tiré à part

Responsable : Bruno Bouchard

Regroupement de programmes : Module d'informatique et de mathématique

Secrétariat : (418) 545-5011, poste 5273

Coordonnatrice : Justine Lévesque

Coordonnatrice : Stéphanie Girard

Adresse électronique : sm_informatique-mathematique@uqac.ca

Grade :

Présentation du programme

Le Certificat ou mineure en science des données et intelligence d'affaires offre une formation universitaire de base permettant de former des informaticiens aptes à effectuer le développement de logiciels et la gestion des données d'une organisation à plusieurs niveaux: stockage, répartition, sécurité, manipulation, développement de systèmes d'information, visualisation et tableaux de bord, traitement statistique avancé, forage, intelligence artificielle et apprentissage machine, etc. D'autre part, le programme vise aussi l'acquisition de connaissances de base en science de la gestion et de la prise de décision stratégique en entreprise permettant de faire le pont entre les analystes d'affaires qui traitent les processus organisationnels et les décideurs.

Objectifs

Le programme vise à procurer une formation de base dans le secteur de la science des données et de l'intelligence d'affaires. L'étudiant aura été initié au développement d'outils informatiques pour l'intelligence d'affaires appliquée au domaine des organisations et de l'industrie 4.0. Il a pour but d'améliorer la capacité des étudiants à résoudre des problèmes et à intervenir dans des situations complexes. Il vise à développer la capacité à évoluer dans un environnement collaboratif et à communiquer avec les professionnels à tous les niveaux de l'entreprise : gestionnaire, analyste d'affaire, responsable marketing, etc. Il vise également à faire acquérir les connaissances de base sur les technologies de pointe. Le programme peut être une porte d'entrée pour le baccalauréat.

Objectifs spécifiques

Note :

Pour les fins d'émission d'un grade de bachelier par cumul de certificats, le secteur de rattachement de ce programme est «SCIENCES APPLIQUÉES».

Conditions d'admission

Base Études collégiales (DEC)

Base Études universitaires

Avoir réussi un minimum de quinze (15) crédits de niveau universitaire avec une moyenne cumulative d'au moins 2,3/4,3;

Base Préparation suffisante

Posséder les connaissances et les compétences jugées suffisantes pour la poursuite d'études dans le programme. Le candidat peut être invité à se présenter à une entrevue et à passer un test d'admission. Le candidat peut se voir imposer une formation préparatoire.

Règles relatives au français

Règlement relatif aux exigences liées à l'admission pour les candidats dont la langue maternelle n'est pas le français

Toute candidate ou tout candidat a un programme identifié, dont la langue maternelle n'est pas le français, est tenu de se soumettre au Test de français international (TFI) avant le début de son parcours universitaire à l'UQAC. Il est à noter que les candidates et les candidats en protocole d'échange provenant d'une université partenaire et dont la langue d'enseignement est le français, de même que les candidates et les candidats des Premières Nations sont exemptés de cette obligation.

Également, certaines candidates et certains candidats dont la langue maternelle n'est pas le français peuvent être exemptés de cette obligation lorsqu'ils répondent à l'une ou l'autre des exemptions prévues à la procédure ci-haut.

Règles administratives

L'admission des étudiants se fait aux trimestres d'automne, d'hiver et d'été.

Reconnaissance des acquis

En vertu de l'article 86 du Règlement des études de premier cycle de l'UQ, les études collégiales techniques peuvent conduire à des reconnaissances d'acquis pour certains cours. Pour en savoir plus.

Le candidat qui désire obtenir une reconnaissance de ses acquis sur la base de sa formation antérieure ou de son expérience professionnelle doit faire une demande au Bureau du registraire à la suite de la confirmation de son admission en conformité avec la Procédure relative à la reconnaissance des acquis et des compétences.

Perspectives professionnelles

Le PIB du secteur de l'informatique par rapport à l'économie globale ne cesse d'augmenter depuis 10 ans. Dans le dernier diagnostic sectoriel de TechnoCompétences, le comité en technologie de l'information d'Emploi Québec, on note clairement que les besoins en professionnels de l'informatique augmentent à un rythme fulgurant et beaucoup plus rapidement que dans les autres secteurs. La croissance annuelle moyenne du nombre d'emploi est de 3,6 % et on recense dans la province plus de 210 000 professionnels. Par ailleurs, le besoin en main-d'œuvre (les talents) constitue un des principaux freins identifiés à la croissance des entreprises dans les prochaines années.

Plus spécifiquement, les spécialistes de la science des données, de l'intelligence d'affaires et de l'industrie 4.0 seront parmi les métiers les plus prisés par les entreprises dans les prochaines années. Le plus récent baromètre des professions commandé par le réputé journal Le Monde notait qu'il s'agissait d'un des métiers les plus recherchés par les recruteurs. De son côté, le Havard Business Review qualifiait ce travail de métier le plus sexy du 21^e siècle. La formation offre aux finissants une porte d'entrée vers un emploi à temps complet dans le domaine de l'informatique, de la science des données et de l'intelligence d'affaires. Le taux de placement est très élevé.

Structure du programme

Plan de formation

Cours obligatoires

Les sept cours obligatoires suivants (vingt et un crédits)

Cours optionnels

Deux cours parmi les suivants (six crédits)

Cours d'enrichissement

Un cours d'enrichissement (trois crédits)

Sensibiliser à l'éclatement de l'environnement légal et aux impacts engendrés par les affaires électroniques.

Évaluation des enjeux de la mondialisation des marchés; définition de la problématique des affaires électroniques. Droit international et souveraineté des États, les forums internationaux (OMC, etc.), environnement juridique et état de la situation, le contrat électronique, le télétravail, le télémarketing : liens contractuels, formation, exécution et responsabilité; propriété intellectuelle, droits d'auteur, confidentialité, gestion du risque légal, fraude, recours.

Analyser l'impact de l'environnement économique national et mondial sur la dynamique des entreprises en tant qu'agent principal des activités de production, d'échanges et de création d'emploi. Examiner le rôle que joue le secteur entreprise en fonction des politiques fiscale et monétaire ainsi que des effets de la politique commerciale sur le plan de l'économie nationale.

Fonctions économiques fondamentales et activités de production et d'échange. Rôle des entreprises dans la formation du produit national et l'allocation des ressources. Comptabilité nationale et relations interindustrielles. Inflation, emploi et chômage. Politiques fiscales et impact sur les entreprises. Monnaie, crédit et système financier canadien. Impact de la politique monétaire sur le secteur entreprise. Commerce international et notion des avantages comparés. Concept de pôle de compétitivité. Étude de cas: analyse d'un secteur productif de l'économie du Québec ou du Canada.

Offrir des cadres de référence permettant d'intégrer les autres notions qui seront progressivement acquises durant le programme. Plus particulièrement, familiariser avec les principales notions de base en matière de théorie administrative et introduire aux divers principes et systèmes qui régissent l'articulation, le développement et la croissance de l'entreprise. Accroître la sensibilisation face aux problèmes de management, ainsi que l'aptitude à les résoudre.

L'évolution des théories de management du 19^e siècle à nos jours. L'organisation et son environnement (local, national et international). Perspectives classique et contemporaine des éléments du processus de management: planification (processus de planification, management stratégique), organisation (structure, dotation et GRH), direction (leadership, changement organisationnel) et contrôle (types et systèmes de contrôle).

Offrir une vue d'ensemble de la gestion des ressources humaines et de ses pratiques afin de comprendre la contribution spécifique de la GRH à l'optimisation et au déploiement de la stratégie de l'organisation.

Évolution historique des modèles de GRH. Le rôle stratégique de la GRH. L'influence des facteurs environnementaux sur les pratiques RH. La GRH et l'organisation du travail. Les activités de dotation en personnel. L'évaluation du rendement. Le développement des compétences et la gestion des carrières. La rémunération et la reconnaissance. Les principaux aspects juridiques de la GRH. La promotion d'un milieu de travail sain et sécuritaire. Les technologies de l'information et la GRH. L'évaluation de la gestion des ressources humaines.

Comprendre les pratiques et théories relatives aux dimensions humaines et sociales d'une organisation. Comprendre la relation individu/groupe/collègues/supérieurs en contexte de travail. Accroître les capacités d'analyse et d'interprétation des comportements des travailleurs et des groupes dans l'organisation, afin d'y arrimer avec cohérence les pratiques organisationnelles et de comprendre les impacts des décisions managériales sur les travailleurs.

Connaissance de soi en tant que travailleur, composition et compréhension des équipes de travail, relation avec l'autorité et le pouvoir, relation avec les collègues, gestion de la performance, gestion du changement organisationnel, etc.

Les technologies de l'information et les médias numériques ont eu un impact prononcé sur les comportements de consommation d'une part et les modèles d'affaires organisationnels d'autre part. L'objectif principal de ce cours est de développer les compétences pratiques en marketing interactif afin de permettre de commercialiser efficacement des produits et des services par le biais des plateformes web, mobiles ainsi que les réseaux sociaux.

À l'issue de ce cours, être en mesure de réaliser un diagnostic du marketing numérique d'une organisation et être capable de mettre en œuvre des activités d'optimisation de la présence et des affaires commerciales d'une organisation selon une approche omnicanal à 360 degrés.

La stratégie web, le comportement du consommateur en ligne, la gestion du site Web et des blogs, la recherche d'informations en ligne, la gestion de la mobilité et des objets connectés, la gestion de la relation client en ligne, ainsi que les analytiques Web et mesure omnicanal.

Développer des stratégies permettant de mieux communiquer dans des situations quotidiennes (pour les étudiants ayant connaissance de base en anglais). Développer la compréhension de l'oral et de l'écrit, et l'expression orale et écrite.

Vocabulaire de base associé à l'exécution des fonctions de la vie courante. Fonctions langagières : se présenter, exprimer ses préférences et ses aversions, décrire son milieu immédiat, parler de ses activités quotidiennes, demander et donner des informations, chercher et proposer de l'aide, donner des indications, etc. Structures grammaticales pertinentes: formes verbales à l'impératif, au présent, au futur proche et au «simple past»; verbes modaux exprimant les requêtes; noms comptables et non comptables; déterminants démonstratifs et possessifs; adverbes de fréquence; questions simples de type «yes / no» et «wh». Mise en situation du lexique et des structures grammaticales à partir de simulations provenant des ressources didactiques en classe et en laboratoire multimédia.

Poursuivre l'acquisition des connaissances langagières de base dans des contextes réels et simulés qui représentent des fonctions sociales et professionnelles. Développer la compréhension de l'oral et de l'écrit, et l'expression orale et écrite.

Vocabulaire associé aux fonctions sociales et professionnelles, expressions idiomatiques, prononciation. Fonctions langagières: donner des informations sur soi-même, décrire un tiers, donner et demander des informations sur des faits, poser des questions concernant des habitudes ou des intérêts personnels et y répondre, décrire des événements passés au moyen du «simple past», donner et suivre des indications, exprimer l'accord et le désaccord, etc. Structures grammaticales pertinentes: révision des questions de type «yes / no» de même que des formes verbales au présent et au futur proche; distinction entre le «simple past» et le «present perfect»; verbes au passé continu et habituel; verbes périphrastiques; verbes modaux exprimant la nécessité et l'obligation; adjectifs comparatifs et superlatifs; adverbes de quantité. Conversations dirigées, courtes discussions, mises en situation du lexique et des structures grammaticales au moyen des ressources didactiques fournies en classe et en laboratoire multimédia.

Permettre d'améliorer sa capacité à tenir une conversation et à produire des textes dans des contextes réels et simulés qui sont caractéristiques des fonctions de la vie académique, sociale et professionnelle (pour les étudiants de niveau intermédiaire/avancé). Développer la compréhension de l'oral et de l'écrit, et l'expression orale et écrite.

Vocabulaire associé aux fonctions de la vie académique, sociale et professionnelle, expressions idiomatiques, prononciation. Fonctions langagières: décrire les personnes, contester face à un désaccord, accepter et refuser les requêtes, laisser des messages, raconter une histoire au passé, exprimer des émotions et des attentes. Structures grammaticales pertinentes: le présent simple, le présent progressif et le «present perfect», formes verbales au présent continu et au «present perfect progressive», «simple past», «past perfect» et «past perfect progressive»; verbes périphrastiques; propositions adjectivales, adverbiales et conditionnelles; pronoms relatifs, rôle adjectival du participe passé, le gérondif en fonction de sujet ou de complément. Conversations dirigées, courtes discussions, mises en situation et exercices grammaticaux en classe et en laboratoire multimédia.

Permettre de perfectionner sa capacité à communiquer (oralement ou par écrit) dans des contextes réels et simulés qui sont caractéristiques des fonctions de la vie académique, sociale et professionnelle (pour les étudiants de niveau avancé). Développer la compréhension de l'oral et de l'écrit, et l'expression orale et écrite.

Vocabulaire associé aux fonctions de la vie académique, sociale et professionnelle, expressions idiomatiques, prononciation. Fonctions langagières: identifier des problèmes et proposer des solutions, préciser le but d'une proposition, proposer des explications, tirer des conclusions, décrire des événements hypothétiques. Structures grammaticales pertinentes: formes verbales au plus-que-parfait progressif, passif; modaux au passé; propositions conditionnelles; discours rapporté. Conversations dirigées, discussions longues, débats, mises en situation et exercices grammaticaux en classe et en laboratoire multimédia.

Améliorer la compréhension de l'anglais écrit. Développer des techniques de lecture aux niveaux littéral, inférentiel, critique et analytique.

Sensibilisation aux nuances de la langue anglaise dues à des variations lexicales, morphologiques et syntaxiques dans le cadre d'analyses de textes courants. Différences de significations de structures syntaxiques dans des contextes variés. Stratégies de lecture (skimming, scanning). Techniques pour améliorer l'efficacité de lecture.

Faire découvrir le domaine du traitement automatique des langues (TAL). Amener à maitriser différentes techniques d'analyse automatique des langues. Faire connaitre et comprendre différentes technologies langagières telles que la traduction automatique, la synthèse de parole, la reconnaissance de parole, la correction orthographique, le dialogue homme-machine. Initier à l'utilisation d'un environnement de programmation informatique (Perl, Python, R...) pour la fouille de textes (Text Mining).

Les fondements du TAL. Les unités linguistiques orales et écrites utilisées en TAL (diphones, n-grammes, lemmes...). Les techniques de catégorisation et d'étiquetage des séquences orales et des documents textuels; les outils d'analyse morpho-syntaxique et lexicale. Les techniques d'extraction et d'alignement automatique de séquences orales et de chaines textuelles (Dynamic Time Warping, expressions régulières, Skeleton Key, distance de Levenshtein...). Les techniques de fouille de textes (fréquences, Topic Modeling...). Quelques principes de linguistique statistique (loi de Zipf-Mandelbrot, loi de Menzerath-Altmann...).

Améliorer la compétence en communication écrite en initiant au processus d'écriture. Développer l'habileté à rédiger un texte dans sa discipline en faisant prendre conscience des facteurs extralinguistiques qui influencent la production des textes et en initiant aux procédés linguistiques qui en assurent la pertinence et la cohérence.

Définition de la tâche d'écriture. Recherche documentaire : cueillette, sélection et organisation des informations; techniques du résumé. Structuration du contenu : introduction et conclusion, formulation et enchaînement des idées, gestion de la référence, établissement de relations logiques et utilisation des connecteurs, phénomènes d'énonciation, organisation du lexique et champs sémantiques. Travail de révision et de réécriture. Organisation matérielle : éléments de méthodologie (citations, références, bibliographie), normes de présentation.

Développer la compréhension du fonctionnement de l'écrit. Développer une capacité d'analyse permettant la détection et la résolution de problèmes orthographiques, syntaxiques et lexicaux courants.

Structure de la phrase simple. Retour sur les classes et les fonctions grammaticales. Manipulations syntaxiques. Système général des accords grammaticaux, dans les groupes et entre les groupes. Forme simple ou composée du verbe, conjugaison, accord; verbes pronominaux, à l'infinitif et au participe. Types et formes de phrases. Structure de la phrase complexe : relative, complétive et circonstancielle; interrogation indirecte, concordance des temps, confusions homophoniques indicatif/ subjonctif, anacoluthes. Principes de coordination. Reprise et progression de l'information. Pronoms personnels, possessifs et démonstratifs. Correction d'erreurs fréquentes. Utilisation des outils de référence.

Approfondir la compréhension des règles de l'écrit et l'habileté à détecter et à résoudre divers problèmes liés à l'orthographe grammaticale, à la construction des phrases, au choix du vocabulaire, à la ponctuation et à l'orthographe d'usage.

Structure et transformations de la phrase de base. Phrases juxtaposées et coordonnées : pronominalisation ou ellipse, ponctuation. Mécanisme de la subordination; choix des pronoms relatifs, choix du mode verbal, concordance des temps, ponctuation. Construction participiale, infinitive, corrélative. Accords grammaticaux dans la phrase complexe. Repérage des anglicismes, impropriétés, barbarismes; choix du mot juste. Zones de régularités et particularités en orthographe d'usage. Utilisation des outils de références (dictionnaires, grammaires, conjugueurs).

Acquérir les connaissances pour un projet d'apprentissage automatique en sciences des données. S'initier aux algorithmes de base de l'apprentissage supervisé et non-supervisé à partir des données pour l'informatique décisionnelle. Mettre en pratique les connaissances acquises pour l'analyse prédictive sur des cas réels.

Principes de l'apprentissage automatique. Cycle de vie d'un projet d'apprentissage automatique. Algorithmes de base de l'apprentissage supervisé. Arbre de décision. K plus-proches voisins. Réseaux connexionnistes. Apprentissage non-supervisé. K-means. Clustering hiérarchique. Recherche de motifs fréquents et règles d'associations. Apriori. Méthodologie de test et mesures de performance. Sur-apprentissage. Environnement d'apprentissage automatique et utilisation de librairies. Les exercices seront réalisés avec Scikit-Learn et Python.

Comprendre l'importance d'une bonne gestion de projets dans le domaine du développement de jeu vidéo. Développer la compréhension de la méthodologie Agile et du cadre de référence Scrum. Connaître les rôles, artéfacts et rituels Scrum. Comprendre la planification, le découpage et l'estimation des coûts de projet avec la méthode Agile. S'initier à la gestion d'équipes. Parfaire ses habiletés de communication et de résolution de conflits. Se familiariser avec la gestion de risques.

La production de jeux vidéo avec l'approche Agile/Scrum. Les trois piliers de Scrum : transparence, inspection et adaptation. La notion de rituel/point de contrôle et des « timebox ». L'aspect adaptatif et empirique de l'approche. Organisation du travail. Les rôles : Scrum Master, Product Owner et équipe multidisciplinaire de développement. Les rituels de planification : Release Planning et Sprint planning. Les trois points d'inspection et d'adaptation : rencontre quotidienne, revue de jeu et rétrospective. Les cinq artéfacts. Outils informatisés pour la gestion de projets (ex. Teams, Trello, Jira). Optimisation de la boucle de production Agile/Scrum. Définir le périmètre (scope) d'un projet en Agile/Scrum. Découper les fonctionnalités et estimer en continue en approche adaptative pour une production structurée et efficace. Définir son « backlog » de produit et son « backlog » de Sprint. L'équipe de projet : optimisation du processus de coordination des ressources. La nature d'une équipe de projet : bloquants et spécificités. La communication avec l'équipe et avec les individus : les stratégies. La gestion et la répartition de son temps. La gestion de projets à grande échelle en Agile/Scrum. Problématiques liées aux grandes équipes lors de l'utilisation d'approches Agiles. Modèles de gestion Agile à grande échelle : Nexus, LeSS, Spotify, Scrum of Scrum, Safe, etc. Évolution à venir dans le futur au niveau de la gestion de projets dans le secteur du numérique.

Amener à comprendre les concepts de base de la sécurité informatique et de la protection de l'environnement de travail grâce à des logiciels et des protocoles de sécurité. Faire acquérir une approche pratique de la sécurité dans l'environnement de l'Internet.

Concepts de base de la sécurité informatique. Menaces. Vulnérabilité des systèmes. Survol des technologies utilisées en sécurité informatique: cryptographie, cryptanalyse, authentification, confidentialité, codes malicieux, pare-feux, audits, détection d'intrusions, etc. Principes de base pour sécuriser un environnement réseau. La taxonomie d'attaques malicieuses sur les réseaux informatiques. Les faiblesses des protocoles réseaux. Installation et configuration des outils de sécurité réseau. Protocoles de sécurité. Sécurité du Web. Concepts de politique de sécurité pour les réseaux. Étude approfondie des technologies utilisées pour la protection des réseaux informatiques. Sécurité de commerce électronique. Modèles de sécurité des langages de programmation. Vérification des mécanismes de sécurité implantés dans une organisation donnée.

Concevoir, élaborer et réaliser un logiciel, ou adapter un logiciel relié au champ d'intérêt de l'étudiant.

À partir d'une problématique qu'il identifiera, l'étudiant franchira toutes les étapes de réalisation ou d'adaptation d'un logiciel. Il devra analyser le problème, le structurer et en construire une image riche. Il devra le conceptualiser sous forme modulaire et élaborer des solutions de rechange. Il devra traduire la meilleure solution dans un langage de programmation (cours terminal).

Poursuivre le développement des connaissances en méthodologies de résolution de problèmes et de programmation. Initier aux types abstraits de données, à leurs applications. Mettre en oeuvre des structures de données classiques et analyser leurs avantages et leurs défauts respectifs. Initier aux principes de l'algorithmique. Utiliser efficacement la librairie standard du C++ (STL).

Structures de données abstraites: piles, files, listes, arbres, graphes, tables de hachage, B-arbres. Analyse théorique et mise en oeuvre des algorithmes de gestion de ces structures: insertion, élimination, recherche, tri, etc. Analyse de l'efficacité des algorithmiques: introduction à la notation asymptotique. Introduction au langage C++: notions de classes et de modèles (templates). Organisation matérielle des fichiers: séquentielle, indexée, séquentielle-indexée. Utilisation de la STL: étude des principaux conteneurs (vector, list, stack, queue, map, set, etc.), utilisation des itérateurs (standard, constants et inversés).

8INF404 Introduction à la science des données et à l'intelligence d'affaires

Comprendre l'utilité des données dans la prise de décision et sa portée dans différents domaines d'applications, à travers des exemples concrets.

Introduction aux problématiques, défis et enjeux et à la science des données massives ainsi qu'à son application dans le contexte de l'intelligence d'affaires. Démarche à suivre pour résoudre un problème lié à la science des données. Concepts de base et de la méthodologie de réalisation de projet en sciences des données. Exemples d'application de la science des données dans les domaines manufacturiers, dans le domaine des services, des réseaux sociaux et de l'intelligence d'affaires en général. Familiarisation avec les problématiques de la visualisation des données. Science de données, sécurité des données et considérations éthiques. Introduction aux traitements et à l'analyse exploratoire des données. Interactions avec l'intelligence d'affaires et l'intelligence artificielle. Analyse univariées et multivariés. Distinction entre l'inférence et la prédiction. Description, interprétation et utilisation de méthodes d'analyse de données multidimensionnelles dans un contexte concret.

Comprendre la réalité de l'ndustrie 4.0 et de la révolution numérique des entreprises manufacturières. Situer le rôle d'un informaticien dans le cadre des activités de production à l'ère du numérique et de la connectivité. Saisir l'incidence de la transformation numérique sur les organisations. Se familiariser au nouveau rôle de l'informatique dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement, la gestion des opérations et la gestion du cycle de vie des produits. Connaître des méthodes d'amélioration et d'outils opérationnels intervenant dans la transition numérique des moyens de production. Appliquer des principes liés à l'industrie 4.0 à des cas concrets liés à l'exploitation et au développement de logiciels.

La transformation numérique dans l'ensemble de la chaîne de valeur et les notions de l'usine du futur et de la 4^e révolution industrielle. Exploitation de leviers technologiques : les données massives, internet des objets, intelligence artificielle, l'infrastructure dématérialisée, la sécurité des données, etc. Les principaux enjeux interdisciplinaires liées à la technologie : économiques, humains, pratiques, etc. Le rôle de l'informatique dans les principaux moteurs opérationnels de la révolution 4.0 que sont la réduction des coûts, l'accroissement de l'agilité et l'accélération de la mise sur le marché. Familiarisation avec les processus de production en entreprise et la chaîne logistique (prévision et planification, capacité, stocks, ordonnancement, maintenance, standardisation, productivité, traçabilité, qualité, etc.). Numérisation des processus d'affaires. Tirer profit des données et de l'analyse pour obtenir des renseignements exploitables. Adoption de nouveaux modèles de prestation de services. Méthodes d'innovation informatique et d'amélioration des processus de fabrication. Application concrète de l'informatique à l'industrie 4.0, ex. algorithmes d'alerte précoce, les modèles prédictifs, les outils d'aide à la décision, maintenance prédictive à base de capteurs, gestion intelligente de l'énergie, flux de travaux et tableaux de bord, etc.

Maîtriser la méthodologie, la conception et déploiement d'outils de visualisation de données.

Rôle des tableaux de bord et des indicateurs clés dans l'aide à la décision. Analyse de besoin, élaboration d'indicateur et définition des mesures d'une problématique. Utilisation des tableaux de bord en mode libre-service. Dynamisme des indicateurs et fréquence de mise à jour. Gouvernance, confidentialité et niveaux de sécurité dépendant des rôles des utilisateurs. Méthodes d'implantation et de développement des outils. Qualité et surveillance de l'outil après déploiement. Projet : Réalisation d'un tableau de bord dynamique.

Le contenu est variable selon les besoins des étudiants et l'expertise professorale disponible.

Initier au langage de programmation C++ tout en développant la créativité et l'esprit d'analyse. Initier à la résolution de problèmes et aux étapes à suivre pour résoudre un problème à l'aide d'un ordinateur. Familiariser avec les méthodes de résolution de problèmes par ordinateur dans le cadre de la programmation modulaire et structurée en C++. Sensibiliser au développement de programmes en C++ de bonne qualité, faciles à comprendre, faciles à utiliser et faciles à modifier.

Éléments du langage de programmation C++ : types simples et composés, variables locales et globales, entrées et sorties, expressions, structures de contrôle, fonctions, tableaux et pointeurs. Algorithmes interactifs et récursifs. Passage de paramètres par valeur et par référence. Allocation dynamique de la mémoire. Modularité et organisation des données. Notions d'algorithmique et de conception de programmes lisibles, compréhensibles et modifiables. Convention d'écriture de programmes et de documentations. Méthodologies de résolution de problèmes. Mise au point et vérification de programmes.

Exploiter les outils informatiques d'analyse des données de masse les plus utilisés dans l'industrie.

Langage de programmation Python, introduction à R et SAS. Traitement des données avec Python, R et SAS. Installer et utiliser des modules spécialisés pour l'analyse de données : numpy, scikit learn, pandas, scipy, statsmodels pour python et dyplr, caret, ggplot2 pour R. Utilisation de data step, proc sql et macros SAS. Réalisation d'une étude analytique : hypothèses, choix des outils, validation, présentation des résultats.

Statistique d'une série numérique multidimensionnelle. Principes et méthodes de détection du bruit et nettoyage des données. Exploration multidimensionnelle et nuages de points. Sélection de variables et réduction de dimensionnalité. Analyse de la variance. Analyses en composantes principales et en composantes indépendantes multidimensionnelles. Méthodes linéaires de régression et de classification. Méthodes à noyaux. Statistique bayésienne et les modèles bayésiens hiérarchiques. Méthodes ensemblistes : forêts aléatoires, gradient boosting, multiples models averaging.

Présenter les principes fondamentaux des probabilités et de la statistique. Développer une appréciation du rôle des modèles probabilistes dans les sciences et dans le monde du travail en général.

Concepts de population, échantillon, variable aléatoire et processus stochastique. Statistique descriptive. Moyenne mobile et exponentielle. Probabilité. Principales lois de probabilité paramétrique et non-paramétrique. Lois Bernoulli, uniforme, normale. Processus et loi de Poisson. Loi empirique. Estimation par noyau. Test d'hypothèse. Comparaison de deux proportions. Régression linéaire simple. Méthode de Monte Carlo. Introduction à la modélisation et simulation. Une partie des exemples et des exercices seront réalisés en Python.

Connaître les différentes composantes des bases de données, leurs niveaux d'abstraction et les techniques d'organisation des données en mémoire secondaire. Introduire aux principaux concepts des systèmes de gestion de bases de données relationnelles.

Historique des types de SGBD (Hiérarchique, Réseau, Relationnel et Relationnel/Objet), Les grands fabricants de SGBD et les produits du logiciel libre, processus de conception de BD relationnelle: analyse, modélisation conceptuelle et introduction à la théorie de la normalisation. Les bases du langage SQL pour la définition des données (LDD), la manipulation des données (LMD) et le contrôle des données (LCD). Extensions procédurales de SQL pour l'interface entre les bases de données et les programmes d'application Java (SQLJ, JBDC et PL/SQL). Gestion des données en mémoire secondaire et organisation unidimensionnelle des données. Étude et expérimentation d'un SGBD réel. Utilisation d'un système de gestion de bases de données d'entreprise (Oracle). Réalisation d'un travail de conception et d'exploitation d'une base de données.

Se familiariser avec la méthodologie, la conception et la gestion d'un site Web. Comprendre les notions de base du Web et de l'approche client-serveur.

Origines et évolution des technologies du Web. Notions de base du réseau Internet: adressage, protocole TCP/IP, fonctionnement du protocole HTTP. Architecture client-serveur. Structure d'un document avec le langage HTML. Présentation et mise en page des diverses composantes d'un site Web avec le langage CSS. Éléments dynamiques côté client: animations, utilisation élémentaire du langage JavaScript. Notions de design: formats et traitement d'images, ergonomie, accessibilité, support des standards par les navigateurs, optimisation du temps de chargement. Fonctionnement des moteurs de recherche. Configuration et gestion de base d'un serveur web; compilation de statistiques à partir des logs d'un serveur. Mise en place d'un système de gestion de contenu (CMS). Enjeux de sécurité informatique pour un utilisateur du web: cookies, hameçonnage.

2MAN115	Principes de management
8IAR403	Apprentissage machine pour la science des données (8PRO408)
8INF404	Introduction à la science des données et à l'intelligence d'affaires
8PRO107	Éléments de programmation
8PRO408	Outils de programmation pour la science des données
8STT117	Probabilité et statistique
8TRD151	Introduction aux bases de données

2DCO104	Aspects légaux des affaires électroniques
2ECO102	Environnement économique de l'entreprise
2MAN216	Gestion des ressources humaines (2MAN115)
2MAN274	Aspect humain des organisations (2MAN115)
2MAR210	Marketing numérique et réseaux sociaux
8IFG147	Gestion de la production dans l'industrie du numérique
8INF138	Sécurité des réseaux et du Web
8INF206	Projet
8INF259	Structures de données (8PRO107)
8INF406	Informatique et industrie 4.0 (8INF404)
8INF416	Visualisation de données et interface (8PRO408)
8INF700	Sujet spécial en informatique
8STT108	Analyse statistique des données de masse (8STT117)
8WEB101	Conception et programmation de sites Web

7ANG021	English Skills I
7ANG022	English Skills II (7ANG021)
7ANG023	English Skills III (7ANG022)
7ANG024	English Skills IV (7ANG023)
7ENL520	Critical Reading Skills and Comprehension (7ANG023)
7INF517	Traitement automatique des langues
7LNG104	Rédaction
7LNG106	Orthographe et grammaire de base
7LNG124	Maîtrise du français

4810

Certificat ou mineure(8810) en science des données et intelligence d'affaires