Nature UE
Crédits ECTS 4
Volume horaire total 20
Volume horaire CM 6
Volume horaire TD 6
Volume horaire TP 8

Pré-requis

? Bases d'un langage de programmation, idéalement Python. ? Concepts d'apprentissage automatique. ? Types de graphiques pour la visualisation des données

Objectifs

? Conna?tre les méthodes et outils développés lors des révolutions industrielles. ? Conna?tre les principaux concepts, outils et applications actuelles de l'industrie 4.0. ? Conna?tre les principes de l'apprentissage automatique permettant son utilisation dans le contexte industriel. ? Conna?tre différents types de graphiques interactifs pour la visualisation de données. ? Savoir utiliser Scikit-learn (bibliothèque pour le langage de programmation Python) pour implémenter des méthodes d'apprentissage automatique. ? Savoir utiliser Power BI pour générer des rapport et tableaux de bord qui fournissent des visualisations de données interactives.

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Ce cours présente les principales contributions et applications des outils de science des données dans l'industrie 4.0. Il est centré sur l'apprentissage automatique et la visualisation des données via des tableaux de bord. Les sujets abordés sont :

1. Introduction
- ?volution de l'industrie (CM).
- Outils et applications actuelles dans l'industrie 4.0 (CM).

2. Apprentissage automatique
- Initiation à l'apprentissage automatique (CM).
- Types d'apprentissages automatiques (CM).
- Apprentissage automatique en pratique - implémentation en Python (TD).
- Implémentation des méthodes d'apprentissage automatique (TP).

3. Visualisation des données
- Visualisation des données et Power BI (TD).
- Création des rapports et tableaux de bord sur Power BI (TD et TP).

Appartient à

Informations complémentaires

? Conna?tre les méthodes et outils développés lors des révolutions industrielles. ? Conna?tre les principaux concepts, outils et applications actuelles de l'industrie 4.0. ? Conna?tre les principes de l'apprentissage automatique permettant son utilisation dans le contexte industriel. ? Conna?tre différents types de graphiques interactifs pour la visualisation de données. ? Savoir utiliser Scikit-learn (bibliothèque pour le langage de programmation Python) pour implémenter des méthodes d'apprentissage automatique. ? Savoir utiliser Power BI pour générer des rapport et tableaux de bord qui fournissent des visualisations de données interactives.