Numérique - Systèmes d'Information
06350084 - Outils et applications analytiques pour le big data
Niveau de diplôme | |
---|---|
Crédits ECTS | 5 |
Volume horaire total | 21 |
Volume horaire CM | 12 |
Volume horaire TD | 9 |
Responsables
Objectifs
L'accumulation massive de volumes de données par les entreprises et les organisations, et le besoin croissant d’informations sophistiquées ont motivé des besoins en informations de plus haut niveau pour assister la prise de décision. L'informatique décisionnelle vise à fournir des applications et outils pour les décideurs afin d’assiter leur prise de décisions. Le cours a pour but de présenter des outils pour le stockage, l'analyse et la visualisation de données pour assister la prise de décision.
Estimation du temps de travail personnel (en dehors des cours) : 15 heures
CONNAISSANCES ET COMPETENCES CIBLES
Estimation du temps de travail personnel (en dehors des cours) : 15 heures
CONNAISSANCES ET COMPETENCES CIBLES
- Cpnceptes et fondamentaux de l’informatique décisionnelle
- Familiarisation et maîtrise de langages et d’outils permettant de stocker, d'analyser et de visualiser les données pour des fins d’analyse et de décisions ;
- Connaîssance des critères de choix d’outils et de systèmes de gestion de données
Contenu
- Introduction à l'informatique décisionnelle
- Introduction aux systèmes de gestion de données (datawarehouse, datamart, ERP, ETL…)
- Introduction aux méthodes d'analyse de données et d'extraction d'informations en vue de produire des synthèses.
- Etude d'outils d'analyse et de visualisation de données : R et RStudio, python seaborn
- Présentation des résultats dans des rapports d'analyse.
Bibliographie
- Marie-Noëlle Jubénot, Daniel Eudes, Analyse des données sous R pour les sciences humaines : théories et exemples commentés. Ellipses.
- Lise Bellanger, Richard Tomassone, Exploration de données et méthodes statistiques : data analysis & data mining avec le logiciel R. Ellipses
- Stéphane Tufféry, Modélisation prédictive et apprentissage statistique avec R. Éditions Technip
- Amandine Velt, Python pour la Data Science - Analysez vos données par la pratique avec NumPy, Pandas, Matplotlib et Seaborn. ENI
- P. Louchet et M.C. Rialland, Groupe Projet «PGI» du Centre de Ressources d’Economie Gestion (CREG) de l’Académie de Versailles
- L. TOURNANT - Réussir votre projet ERP – AFNOR –
- L. LEMAIRE – ERP – L’impact des PGI sur l’emploi et le travail – Liaisons
- J.L. TOMAS – ERP et progiciels de gestion intégrés – Dunod –
- J.L. LEQUEUX – Manager avec les ERP – editions d’organisation
Contrôles des connaissances
MODALITES D'EVALUATION
Note individuelle
Mode d’évaluation : Oral
Présentations orales de projets de groupes
Autre(s) notation(s)
En groupe : Oui
Notation pendant les enseignements : Oui
Nature des Travaux : dossier de synthèse à rendre
Pondération : 50%/50%
Note individuelle
Mode d’évaluation : Oral
Présentations orales de projets de groupes
Autre(s) notation(s)
En groupe : Oui
Notation pendant les enseignements : Oui
Nature des Travaux : dossier de synthèse à rendre
Pondération : 50%/50%
Informations complémentaires
MODALITES PEDAGOGIQUES
Cours et travaux de groupes
NATURE DES SUPPORTS
Support powerpoint, tutoriels/vidéos
INNOVATIONS PEDAGOGIQUES ET UTILISATION DE TECHNOLOGIES
Supports pédagogique sur Moodle
Découverte et manipulation d’outils en OpenSource
Cours et travaux de groupes
NATURE DES SUPPORTS
Support powerpoint, tutoriels/vidéos
INNOVATIONS PEDAGOGIQUES ET UTILISATION DE TECHNOLOGIES
Supports pédagogique sur Moodle
Découverte et manipulation d’outils en OpenSource
Formations dont fait partie ce cours
Renseignements pratiques
iaelyon
Université Jean Moulin
1C avenue des Frères Lumière
CS 78242
69372 Lyon cedex 08
Tél. : +33 (0)4 78 78 70 66
Sur Internet
Université Jean Moulin
1C avenue des Frères Lumière
CS 78242
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Tél. : +33 (0)4 78 78 70 66
Sur Internet
Stages et carrières
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Mise à jour : 24 janvier 2025