Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

• Imaginer, concevoir, réaliser et mettre en oeuvre des modèles conceptuels et des solutions informatiques pour répondre à des problèmes complexes notamment de décision, d'optimisation, de gestion et de production dans le cadre d'une démarche d'innovation en entreprise en intégrant l'évolution des besoins, contextes et enjeux (techniques, économiques, sociétaux, éthiques et environnementaux).
• Identifier le problème complexe à résoudre et élaborer avec le client le cahier des charges en intégrant les besoins, contraintes, contextes et enjeux (techniques, économiques, sociétaux, éthiques et environnementaux).
• Sur base d'une modélisation, concevoir un système ou une stratégie répondant au problème posé ; les évaluer compte tenu des différents paramètres du cahier des charges.
• Concrétiser une solution choisie sous la forme de diagrammes, de graphes, de prototypes, de logiciels et/ou de modèles numériques.
• Evaluer la démarche et les résultats en vue de leur adaptation (modularité, optimisation, qualité, robustesse, fiabilité, évolutivité,...).
• Mobiliser un ensemble structuré de connaissances et compétences scientifiques et techniques spécialisées permettant de répondre, avec expertise et adaptabilité, aux missions de l'ingénieur civil en Informatique et Gestion
• Maîtriser et mobiliser de façon pertinente des connaissances, des modèles, des méthodes et des techniques relatifs au domaine de l'Informatique et Gestion
• Analyser et modéliser une solution informatique innovante ou une stratégie d'entreprises en sélectionnant de manière critique des théories et des approches méthodologiques (modélisation, optimisation, algorithmique, calculs), y compris en tenant compte des aspects pluridisciplinaires.
• Identifier et étudier les applications possibles des technologies nouvelles et émergentes dans le domaine des sciences et technologies de l'information et du management quantitatif et qualitatif de l'entreprise.
• Evaluer la validité des modèles et des résultats compte tenu de l'état de la science et des caractéristiques du problème.

Acquis d'apprentissage UE

mener une analyse statistique multivariée sur des fichiers de données numériques;
interpréter les résultats de telles analyse;
comprendre et savoir utiliser des méthodes de classification (supervisée ou non).
comprendre les principes de la planification expérimentale

Contenu de l'UE

analyse et représentation des données; méthodes factorielles: (analyse en composantes principales, correspondances multiples, analyse des rangs, ... ); régression, analyse de la variance; classification supervisé et non-supervisée; plans d'expériences. Logiciels  : R, Weka

Compétences préalables

statistique descriptive à une dimension (cours de proba/stat)
algèbre, analyse

Types d'évaluation Q1 pour l'épreuve intégrée

• Néant

Types d'évaluation Q2 pour l'épreuve intégrée

• Examen oral
• Examen écrit

Types d'évaluation du Q3 pour l'épreuve intégrée

• Examen oral
• Examen écrit

Types d'évaluation rattrapage B1BA (Q1) pour l'épreuve intégrée

• Néant