Contrairement à une idée très répandue, les méthodes d'analyse des données ont été élaborées depuis fort longtemps. H. Hotelling, dans les années trente, posait les fondements de l'analyse en composantes principales et de l'analyse canonique en développant les travaux de C. Spearman et de K. Pearson qui dataient du début du siècle.
Jusqu'aux années soixante, ces méthodes étaient perfectionnées et s'enrichissaient de variantes, mais toutes restaient inabordables pour les praticiens, car elles nécessitaient une masse considérable de calculs. C'est l'apparition, puis l'extraordinaire développement des ordinateurs qui permirent la vulgarisation des techniques statistiques d'analyse des données.
Mais qu'entend-on par « analyse des données » ?
L'analyse des données est le processus de collecte, de modélisation et d'analyse des données afin d'en extraire des informations qui facilitent la prise de décision. Il existe plusieurs méthodes et techniques pour effectuer une analyse, selon le secteur d'activité et l'objectif de l'enquête.
L'analyse des données est en bref une méthodologie permettant de mettre en relation des faits et des figures pour résoudre un problème de recherche. Elle est essentielle pour décrire et parfois expliquer des phénomènes. Une autre partie importante de la recherche est l'interprétation des données, qui découle de l'analyse des données et permet de faire des déductions et de tirer des conclusions ou décisions. Il est souvent difficile de déduire les données brutes, il faut alors analyser les données et en déduire le résultat de l'analyse.
Pourquoi avons-nous besoin de l'analyse des données ?
L'analyse des données est importante dans la recherche, car elle rend l'étude des données beaucoup plus simple et plus précise. Elle aide les chercheurs à interpréter les données de manière directe, afin qu'ils n'oublient rien qui pourrait les aider à en tirer des enseignements.
L'analyse des données est un moyen d'étudier et d'analyser d'énormes quantités de données (massive ou big data). La recherche comprend fréquemment l'examen de tas de données, qui deviennent de plus en plus difficiles à gérer pour les chercheurs à chaque minute qui passe. Par conséquent, les connaissances en matière d'analyse de données constituent un avantage considérable pour les chercheurs à l'heure actuelle, car elles les rendent très efficaces et très productifs.
Ce cours intitulé "Techniques d'analyse des données ou TADD" vous permet de vous familiariser avec les techniques nécessaires à l'analyse de données réelles massives (Big Data) à l'aide d'outils analytiques ou statistiques (tels que R, MATLAB, Python, etc.) afin de prendre de meilleures décisions commerciales.
Figure 1 montre la définition du « TADD »
Figure 1 : définition du TADD
- منشئ مقرر دراسي: Alaeddine Benrazek
Contenu:
1- Généralités sur l'analyse numérique et le calcul scientifique.
2- Méthodes directes de résolution des systèmes linéaires.
3- Méthodes itératives de résolution des systèmes linéaires.
4- Calcul de valeurs et de vecteurs propres
- منشئ مقرر دراسي: bekhouche houari
Ce cours est destiné aux étudiants en première année Licence Professionnalisante option Développement Web et Applications Mobiles.
Objectifs : Connaitre la partie du droit qui spécifie les règles de l’utilisation légale du web.
Compétences visées : Être capable de :
- Savoir les responsabilités d’un internaute.
- Faire la différence entre communication publiques et privée.
- Connaitre les règles de protection des données.
- منشئ مقرر دراسي: BESSINE KARIMA
Dans cours, une présentation systématique et succinct des fondements théoriques des techniques d’intelligence artificielle est donnée suivi des résultats d’application de ces méthodes dans différentes travaux de recherche réalisés chez nous, variant de la génie électrique, l’automatique, la télécommunication, l’informatique,…etc. L’objectif de ce recueil de travaux pratiques, est la mise à la disposition des étudiants des outils pratiques dédiés à l’optimisation méta-heuristique et de donner les connaissances de base nécessaires à la compréhension des algorithmes inhérents à plusieurs disciplines.
مع بداية التسعينات من القرن الماضي بدأت الأبحاث تتجه إلى أبعد مما سبق فبدأت بمحاكاة الكائنات الحية الأقل ذكاءً والتي لها إمكانيات محدودة كالنمل والطيور والأسماك والتي في نفس الوقت تبدي سلوكاً اجتماعياً شديد الذكاء واستنبط العلماء منها خوارزميات جديدة في عالم الذكاء الاصطناعي كالتي تعتمد على تقليد عمل الطبيعة من منظور دارويني سميت الخوارزميات التطورية و خوارزميات أخرى تعتمد بشكل رئيسي على محاكاة أسراب الطيور و الأسماك ومستعمرات النمل و النحل، سميت فيما بعد: ذكاء الأسراب
هذه الدروس الموجهة للطالب و الباحث على حد سواء، عبارة عن شرح مبسط لمبادئ عمل هذه الخوارزميات مع حلول مقترحة لعدة مسائل في الرياضيات و تطبيقات متنوعة اقترحها المؤلف من خبرته المتواضعة في هذا المجال،،،
هذا المحاضرات يحتاجها الطالب و الباحث في التطبيقات المعلوماتية في شتى المجالات مثل علوم الحاسوب و الهندسة و الاقتصاد و الكيمياء و الفيزياء والرياضيات و الصناعة و غيرها من الميادين ،،،
- منشئ مقرر دراسي: SAADI SLAMI
Le cours traite des transmissions de messages dans les systèmes informatiques. L’étudiant s’y familiarise avec la terminologie et les différentes techniques de communication. Il est appelé à comprendre puis à maîtriser différents nouveaux protocoles de communication de tous niveaux. A l’heure où les unités de calcul se multiplient au cœur de nos espaces, les systèmes
d’information permettent de diffuser le traitement de l’information d’un système informatique ainsi que les interactions entre les personnes et les machines dans des objets de la vie quotidienne, on parle alors d’informatique diffuse. Le marché de l’informatique diffuse est un secteur en pleine croissance. Il trouve son application dans plusieurs terrains, de la domotique à l’étude des environnements naturels, et à la chaine de production en passant par la surveillance de grandes constructions. Plusieurs objectifs motivent cette avenue. On retrouve, par exemple, la sécurité des édifices, le confort des personnes, la gestion intelligente de l’énergie et la gestion intelligente des ressources. Cette nouvelle ère de système repose sur une panoplie de nouveaux protocoles de communication permettant la transmission de messages entre nœuds.
Les Algorithmes Evolutionnaires (AE) sont inspirés du concept de la sélection
naturelle développé par « Charles Darwin » dans « The Origin of Species », Darwin
montre que l'apparition d'espèces distinctes se fait par le biais de la sélection
naturelle.
Le principe de la sélection est fondé sur la lutte pour la vie, due à une
population tendant à s'étendre mais disposent d'un espace et ressources finis. Il en
résulte que les individus les plus adoptés tendant à survivre plus longtemps et à se
reproduire plus aisément.