Programme d’études 2019-2020English
Science des données I : visualisation
Activité d'apprentissage
CodeTitulaire(s)Co-Titulaire(s)Suppléant(s) et autre(s)Établissement(s)
S-BIOG-006
  • GROSJEAN Philippe
      • UMONS
      Langue
      d’enseignement
      Langue
      d’évaluation
      HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) Période
      d’enseignement
      FrançaisFrançais050000Q1

      Modalités d'organisation des évaluations à distance de fin de Q3 2019-2020 (Covid-19)
      • Epreuve écrite (QCM, questions ouvertes)
      Description des modalités d'évaluation à distance de fin de Q3 2019-2020 (Covid-19)
      Suite aux modifications pour les évaluations imposées par la crise Covid-19 (examen à distance), l'évaluation se fera sur base d'un dépôt Github ClassRoom contenant un exercice pratique à résoudre. Le type de rapport attendu est similaire à ceux effectués durant l'année, avec une évaluation identique (organisation des fichiers, contenu, rapport reproductible et exécutable, spécification de la question, analyses en rapport avec la question et discussion/conclusions cohérentes). Le travail est individuel. Le plagiat sera sanctionné.

      Contenu de l'AA

      Les chapitres de cette AA sont: 

      - Initiation aux logiciels (Logiciels R, RStudio, git & Markdown.)
      - Visualisation I, nuage de points et R Markdown
      - Visualisation II, histogramme, densité, violon
      - Visualisation III, barres, camembert, boxplot, composition et moteurs graphiques
      - Traitement des données I, importation, variables, conversion, utilisation de dplyr
      - Traitement des données II, cas par variables, contingence, population, échantillonnage, acquisition, chaînage des instructions
      - Traitement des données III, utilisation de tidyr et traitement multi-tableaux, initiation aux bases de données
      - design expérimental, révision graphiques, à faire et ne pas faire, compléments logiciels

      Supports principaux non reproductibles

      Sans objet

      Support complémentaires non reproductibles

      Sans objet

      Autres références conseillées

      Barnier, J., 2018. Introduction à R et au tidyverse (https://juba.github.io/tidyverse/index.html). Ismay, Ch. & Kim A.Y, 2018. Moderndive: An introduction to statistical and data science via R (http://moderndive.com). Wickham, H. & Grolemund, G, 2017. R for data science (http://r4ds.had.co.nz). Cornillon, P.A. Et al, 2008. Statistiques avec R. Presses Universitaires de Rennes. 257pp. Dagnelie, P., 2007. Statistique théorique et appliquée, Volumes I et II (2ème ed.). De Boeck & Larcier, Bruxelles. 511pp (vol. I) 734pp (vol. II).

      Mode d'enseignement

      • Face à face
      • Mixte

      Types d'activités

      Evaluations

      Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend

      (*) HT : Heures théoriques - HTPE : Heures de travaux pratiques encadrés - HTPS : Heures de travaux pratiques supervisés - HD : Heures diverses - HR : Heures de remédiation - Dans la colonne Pér. (Période), A=Année, Q1=1er quadrimestre et Q2=2e quadrimestre
      Date de génération : 13/07/2020
      20, place du Parc, B7000 Mons - Belgique
      Tél: +32 (0)65 373111
      Courriel: info.mons@umons.ac.be