Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

• Mettre en oeuvre une démarche d'ingénieur face à un problème aux contours définis, compte tenu de contraintes techniques, économiques et environnementales.
• Identifier et décrire le problème à résoudre et le besoin fonctionnel (du client) à rencontrer en tenant compte de l'état de la technologie.
• Identifier et acquérir les connaissances et compétences nécessaires à la résolution du problème.
• Maîtriser les connaissances fondamentales (théoriques et méthodologiques) en sciences et en sciences de l'ingénieur pour résoudre des problèmes impliquant ces disciplines.
• Identifier, décrire et expliquer les principes scientifiques et mathématiques fondamentaux.
• Identifier, décrire et expliquer les principes de base en sciences de l'ingénieur en particulier dans la dominante.
• Choisir et appliquer avec rigueur les connaissances, méthodes et outils en sciences et en sciences de l'ingénieur pour résoudre des problèmes impliquant ces disciplines.
• Communiquer de manière structurée - oralement et par écrit, en français et en anglais - des informations claires, précises, argumentées.
• Présenter des résultats d'analyse ou d'expérience dans des rapports de laboratoires.
• Faire preuve de rigueur et d'autonomie dans son parcours de formation.
• Identifier les différents champs et acteurs du métier de l'Ingénieur
• Développer sa curiosité scientifique et son ouverture d'esprit.
• Maîtriser différents moyens mis à disposition pour se documenter et se former de manière autonome.

Acquis d'apprentissage UE

- analyser diverses formes de données et signaux - comprendre la théorie sous-jacente au développement des composants de base des systèmes de traitement numérique du signal - implémenter ces composants sous MATLAB  - comprendre et expliquer la théorie, les modèles et les techniques utilisées pour l'analyse statistique des données - analyser des jeux de données à l'aide d'un logiciel (MATLAB, R, Weka, ...) - interpréter les résultats fournis par le logiciel, en montrant une compréhension de la théorie
 

Contenu de l'UE

- systèmes numériques linéaires et invariants; analyse fréquentielle de signaux et systèmes numériques; théorème de Shannon et échantillonnage; transformée de Fourier Discrète; analyse spectrale de signaux aléatoires; filtrage numérique; systèmes simples sous MATLAB - techniques descriptives des donneés (analyse en composantes principales, analyse factorielle discriminante)
- modèles classiques d'analyse des données statistiques (analyse de la variance, régression linéaire)
- data mining (méthodes de classification, supervisée et non-supervisée)

Compétences préalables

Algèbre, Analyse, fonctions de variables complexes

Types d'évaluations Q1 pour l'UE

• Présentation et/ou travaux
• Examen écrit
• Epreuve pratique

Commentaire sur les évaluations Q1 de l'UE

Pondération : Signal processing : 4/7 Analyse des données statistiques : 3/7

Types d'évaluation Q3 pour l'UE

• Examen écrit

Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE

idem Q1

Types d'évaluation rattrapage BAB1 (Q1) pour l'UE

• Néant

Commentaire sur les évaluations rattr. Q1 de l'UE

n/a