2026-2027
| Code | Titulaire(s) | Langue(s) d'enseignement | Langue(s) d'évaluation | Théorie | Pratique | Période(s) | Établissement(s) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A-AAGR-106 | ZIWNY Axel | français | français | 24 | 0 | Q2 |
|
Connaissances
- La méthode scientifique
- Notions d'échantillonnages
- Le tableau selon la méthode TIDY
Aptitudes
A l'issue de ce cours, l'étudiant sera capable de:
- Définir les données pertinentes d'un problème
- Mettre en place, de manière théorique, un processus de récolte des données.
- Stocker des données de manière adéquate.
(- Exploiter des données et automatiser l'exploitation. -> Biométrie)
Compétences
Compétences analytiques
1- Introduction (1h)
2- La méthode scientifique (2h)
3- Processus expérimental et récolte des données (3h)
4- Structuration et stockage des données en vue de leur exploitation (14h)
5- Exercice (4h)
Type de support
Site internet
Références
Les diapositives vues au cours seront disponible sur Moodle.
Les sites de références des différents logiciels utilisés.
Diapositives personnelles
Les usages de l’Intelligence Artificielle dans l’enseignement supérieur sont référencés et détaillés au sein d'une charte institutionnelle. Consultez le site https://ia.condorcet.be pour plus d'informations.