 | Programme d’études 2021-2022 | English | |
| Streaming Data Analysis | |||
Activité d'apprentissage |
| Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
|---|---|---|---|---|
| I-MARO-016 |
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| Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Français | Français | 12 | 12 | 0 | 0 | 0 | Q1 |
Contenu de l'AA
séries univariées (décomposition en tendance, saisonnalité et cycle); modèles ARIMA et méthodologie de Box et Jenkins; lissages exponentiels; aperçu sur les séries multivariées.
Supports principaux non reproductibles
Sans objet
Support complémentaires non reproductibles
Sans objet
Autres références conseillées
C. Chatfield, The analysis of time series, Chapman and Hall, 1989
G. Mélard, Méthodes de prévision à court terme, Editions de l'Université Libre de Bruxelles et Editions Ellipses, 1990
Mode d'enseignement
- Mixte
Types d'activités
- Cours magistraux
- Travaux pratiques
- Travaux de laboratoire
- Etudes de cas
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