27200143 - Systèmes d'information : extraction et gestion des données financières

Crédits ECTS 3
Volume horaire total 21
Volume horaire CM 21

Responsables

Objectifs

Comprendre comment manager des données à l'heure du big data.

CONNAISSANCES A ACQUERIR
Comprendre les formats et procédures de
management des données
Comprendre l'utilisation des données à des fins
décisionnelles

COMPETENCES CIBLES
IT et Management

Contenu

I. Comment extraire des données (cs, xml et json)
II. Les ETL : les logiciels Talend
III. Les bases NoSQL
IV Extraction de connaissances à partir de données
IV.1 Évaluation
IV.2 Méthodes supervisées
IV.3 Méthodes non supervisées

Bibliographie

OUVRAGES DE REFERENCE :
  • Database Systems de Thomas Connolly et Carolyn Begg 6th Ed 2016
  • Michael J. A. Berry, Gordon Linoff, « Data mining – Techniques appliquées au marketting, à la vente et aux services clients », Intereditions, 1997.

OUVRAGES OU ARTICLES DE RECHERCHE EMBLEMATIQUES SUR LE SUJET DU COURS :
  • Almgren, K., & Lee, J. (2016). An empirical comparison of influence measurements for social network analysis. Social Network Analysis and Mining, 6(1–52), 1–18.

PUBLICATIONS DES ENSEIGNANTS-CHERCHEURS DE L’IAELYON SUR LE SUJET DU COURS :
  • Lebraty, J.F., Lobre, K. (2015), Crowdsourcing : Porté par la foule, ISTE Edition

Contrôles des connaissances

Examen Terminal
Ecrit

Contrôle continu
Interrogation écrite 2h
Notation pendant les enseignements
Nature des Travaux et pondération : deux sujets, un par intervenant, chacun comptant pour 50% de la note finale

Informations complémentaires

INNOVATIONS PEDAGOGIQUES ET UTILISATION DE NOUVELLES TECHNOLOGIES
Youtube + Cours en lignes

PRE-REQUIS EN TERMES DE CONNAISSANCES
Connaître la bureautique, les pratiques sur les réseaux sociaux et les bases de données, avoir des notions de base en probabilités et statistiques.

LECTURE(S) CONSEILLEE(S) :
Wired