Description des modalités d'évaluation de fin de Q2 2020-2021 (Covid-19) à distance ou en présentiel (selon les informations reprises à l'horaire)

Examen écrit (y compris QCM).
Travail en continu sur des exercices ou des sujets d'actualité.
Remise d'un travail incluant un sujet d'actualité préalablement approuvé par l'enseignant.

Contenu de l'AA

Fonctionnement des moteurs de recherche. Activités commerciales basées sur les données. Modèle DIKW. Marketing des traces. Google Analytics. Big data. Machine learning. Open data. Protection des données.

Supports principaux non reproductibles

Sans objet

Support complémentaires non reproductibles

Allary J. & Balusseau V. (2018). La publicité à l'heure de la data. Adtech et programmatique expliqués par des experts, Dunod.
Kessous E. (2012). L'attention au monde. Sociologie des données personnelles à l'ère numérique, Armand Colin.
Rochelandet F. (2010). Économie des données personnelles et de la vie privée, La Découverte, Paris.

Autres références conseillées

Robert Viseur (2020). Marketing des traces : du tracking, des contre-mesures et de leur efficacité, Inforsid 2020.

Mode d'enseignement

• Mixte

Types d'activités

• Cours magistraux
• Conférences

Evaluations

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