Au terme de cette activité d’enseignement, l'étudiant sera capable de développer des programmes permettant l'acquisition, le traitement, l'analyse et la visualisation de données; de mettre en œuvre des méthodes élémentaires de data science; d'interpréter de manière critique les résultats obtenus; et de produire un code fiable, documenté et reproductible.
Fournir aux étudiants les compétences de base en programmation (Python) nécessaires à l'analyse et à la valorisation de données dans un contexte scientifique.
Variables, structures de contrôle, fonctions, programmation modulaire/objets, manipulation de tableaux et de jeux de données, bibliothèques scientifiques, visualisation des données, usage des expression régulières, introduction aux méthodes de data science.
Les chapitres du cours sont :
Initiation à la programmation par le langage Python ;
Programmation objet ;
Python et thématiques de science physique (astronomie, calcul symbolique…) ;
Les expressions régulières (comment « nettoyer » un fichier de données, « isoler » ou « ordonner » les données pertinentes) ;
Initiation à l’intelligence artificielle (théorème du minimax et réseaux de neurones élémentaires).
La présence aux TP est obligatoire recommandée, le but étant que l’étudiant puisse prendre en charge lui-même un projet informatique ;
Les exercices portent sur des problèmes classiques et attrayants de l’informatique.
Enseignement classique avec démonstrations interactives, avec séances de TP au pool.
Nature générale de l’évaluation
Réalisation d’un projet personnel sur base d’une série de questions articulées autour d’une même problématique.
Caractéristiques de l’évaluation
L’évaluation se fait à livre ouvert, accès à internet et aux outils de l’IA. L’étudiant réalise son travail à domicile ;
L’évaluation se présente sous la forme d’un projet à remettre ;
L’évaluation porte sur les thèmes importants de l’activité d’enseignement : qualité du code fourni, usage de la programmation objet et d’expressions régulières ;
L’évaluation inclut à la fois les séances de cours et de TP ;
L’évaluation mesure également l’originalité et l’inventivité du projet réalisé.
Le syllabus regroupe les thématiques abordées, les références sont données pendant les heures de cours en fonction de l’offre très changeante des livres en librairie.
| Formation | Programme d’études | Bloc | Crédits | Obligatoire |
|---|---|---|---|---|
| Master 120 en sciences physiques | Finalité spécialisée en physique et data | 1 | 2 | Oui |