Programme d’études 2023-2024 | English | ||
Streaming Data Analysis | |||
Activité d'apprentissage |
Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
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I-MARO-016 |
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Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
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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
Types d'activités
Evaluations
Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend
Implantation(s) où l’activité d’apprentissage sera organisée
Implantation(s) où l’activité d’apprentissage sera évaluée