Programmes d'études
Exploration de données industrielles

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Détails et horaire du cours
Légende
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Cours en ligne
Certificats et microprogrammes de 1er cycle
Baccalauréat (formation d'ingénieur)
Études supérieures
IND6212
Exploration de données industrielles
Nombre de crédits :
3 (3 - 0 - 6)
Les chiffres indiqués entre parenthèses sous le sigle du cours, par exemple (3 - 2 - 4), constituent le triplet horaire.
Le premier chiffre est le nombre d'heures de cours théorique par semaine (les périodes de cours durent 50 minutes).
Le second chiffre est le nombre d'heures de travaux dirigés (exercices) ou laboratoire, par semaine.
(Note : certains cours ont un triplet (3 - 1.5 - 4.5). Dans ce cas, les 1,5 heure par semaine sont des laboratoires qui durent 3 heures mais qui ont lieu toutes les deux semaines. À Polytechnique, on parle alors de laboratoires bi-hebdomadaires).
Le troisième chiffre est un nombre d'heures estimé que l'étudiant doit investir de façon personnelle par semaine pour réussir son cours.
Le premier chiffre est le nombre d'heures de cours théorique par semaine (les périodes de cours durent 50 minutes).
Le second chiffre est le nombre d'heures de travaux dirigés (exercices) ou laboratoire, par semaine.
(Note : certains cours ont un triplet (3 - 1.5 - 4.5). Dans ce cas, les 1,5 heure par semaine sont des laboratoires qui durent 3 heures mais qui ont lieu toutes les deux semaines. À Polytechnique, on parle alors de laboratoires bi-hebdomadaires).
Le troisième chiffre est un nombre d'heures estimé que l'étudiant doit investir de façon personnelle par semaine pour réussir son cours.
Département :
Mathématiques et génie Ind.
Préalable(s) :
Corequis :
Notes :
Responsable(s) :
Bruno Agard
Description
Exploration de données (data mining). Définition et étude des différentes étapes du processus général d'extraction d'information pour la résolution de problèmes industriels. Segmentation d'un ensemble de produits, détermination de cellules de production. Recherche de règles d'associations. Détermination de modèles d'arbres de décision et de classification. Détermination de modèles d'estimation et de classification. Correction de bases de données industrielle. Exploration de données historiques. Traitement automatique des données. Aide à la conception de produits, de processus et de systèmes logistiques. Standardisation. Analyse des pratiques de conception. Amélioration des processus de production. Amélioration de la qualité. Détections et analyses d'erreurs.
Exploration de données (data mining). Définition et étude des différentes étapes du processus général d'extraction d'information pour la résolution de problèmes industriels. Segmentation d'un ensemble de produits, détermination de cellules de production. Recherche de règles d'associations. Détermination de modèles d'arbres de décision et de classification. Détermination de modèles d'estimation et de classification. Correction de bases de données industrielle. Exploration de données historiques. Traitement automatique des données. Aide à la conception de produits, de processus et de systèmes logistiques. Standardisation. Analyse des pratiques de conception. Amélioration des processus de production. Amélioration de la qualité. Détections et analyses d'erreurs.
Horaire
Cours | ||||
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Groupe | Jour | Heure | Local | Enseignant(e)(s) |
01 | Jeudi | 16h00, 17h00, 18h00 | L-1710 | Agard, Bruno |
Plan triennal
2024-2025 | 2025-2026 | 2026-2027 | ||||||
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Automne | Hiver | Été | Automne | Hiver | Été | Automne | Hiver | Été |
- | Cours de jour Cours de soir | - | - | Cours de jour Cours de soir | - | - | Cours de jour Cours de soir | - |