Détection, Estimation & Information pour les Data-Sciences (IDSCC-4)
Objectifs et Descriptif détaillés du cours
* Objectifs du cours.
* Descriptif détaillé du cours.
Contenu du cours (les chapitres)
* Partie 1 : Ch 1, 2 et 3.
- Ch. 1 : Digitalisation & Numérisation.
- Ch. 2 : Théorie de l'Information.
- Ch. 3 : Contenu, Codage et Compression des Données.
* Partie 2 : Ch 4, 5, 6 et 7.
- Ch. 4 : Rappels des Méthodes de Régression, des Techniques de Clustering et d’Associations de Données.
- Ch. 5 : Détections des Données.
- Ch. 6 : Estimations des Données.
- Ch. 7 : Décisions et Probabilités d'Erreurs dues aux Traitements des Données.
Travaux Dirrigés
Travaux Pratiques
* TP n° 1 : Maximum de Vraisemblance, Régression Linéaire, Zones de Confiance et Traitement de Data Massives Collectées.
* TP n° 2 : Modélisations et tests d’adéquation de la fiabilité et de la durée de vie pour des data censurées.
Examens antérieurs