Master thesis in data analytics

ldati2990  2022-2023  Louvain-la-Neuve

Master thesis in data analytics
25.00 crédits
Q1 et Q2

  Cette unité d’enseignement n’est pas accessible aux étudiants d’échange !

Contenu
Le TFE peut être focalisé sur des aspects soit théoriques, soit expérimentaux, soit de simulation, soit de développement, ou sur une combinaison de ces composantes. Enfin, le TFE peut être l’occasion d’une confrontation forte avec le monde industriel. Le TFE peut être focalisé sur des aspects soit théoriques, soit expérimentaux, soit de simulation, soit de développement, ou sur une combinaison de ces composantes. Enfin, le TFE peut être l’occasion d’une confrontation forte avec le monde industriel.
Méthodes d'enseignement
Les étudiants sont responsables de planifier et préparer les rencontres avec le promoteur (AA).
L’étudiant rédige un plan (« roadmap ») du TFE rendu au(x) promoteur(s) 1 à 2 mois après le début du TFE, avec copie aux responsables de programme pour les commissions qui le souhaitent. Une version revue de ce document peut être demandée à mi-parcours (si pertinent). Ce plan contiendra les éléments suivants (si pertinents) :
-une énonciation claire de l’objectif du TFE ;
-la déclinaison des AA visés (idéalement aussi les AA spécifiques) ;
-le positionnement contextuel (type de domaine d’application, impact sociétal, …) ;
-les méthodes envisagées (théorie, outils expérimentaux, développement, simulation numérique) ;
-la liste des ressources disponibles techniques (équipements, codes, etc) qu’humaines (encadrant et personnes de référence pour aspects techniques) ;
- un premier travail bibliographique bref, ce compris des notices techniques ;
- un premier planning du travail avec des délivrables.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
Trois grilles sont proposées correspondant aux trois volets du TFE : travail de l’année, manuscrit et défense orale. Ces grilles sont construites sur bases d’une liste de critères reliés aux AA visés. Ces critères peuvent être éventuellement complétés par chaque commission de programme pour des acquis spécifiques, propres au diplôme.
Pour chaque critère une lettre est proposée entre A et F avec une signification liée aux grades (A : Plus grande distinction, B : Grande distinction, C : Distinction, D : Satisfaisant, E : Suffisant, F : Échec). Il existe la possibilité d’indiquer que le critère ne s’applique pas (NA). Une note finale sur 20 est donnée pour chaque évaluation.
Ressources
en ligne
Le règlement et les consignes, les dates importantes, les modèles et d'autres informations sur les travaux de fin d'études sont disponibles sur le site Moodle dédié https://moodleucl.uclouvain.be/course/view.php?id=11582
Faculté ou entité
en charge
EPL


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Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
Master [120] en science des données, orientation technologies de l'information