This option proposes a selection of courses of statistics, data mining, algorithmics and data architectures that introduce the students to several facets of Data Science.
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The student may choose
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From 20 to 30 credits | |||||||||||||||||||||||||||
Annual unit | |||||||||||||||||||||||||||
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Algorithms in data science | Jean-Charles Delvenne (coord.) | , Gautier Krings (compensates Vincent Blondel)30h+22.5h | 5 credits | q1 | x | x | ||||||||||||||||||||
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Machine learning : regression, deep networks and dimensionality reduction | John Lee | , Michel Verleysen30h+30h | 5 credits | q1 | x | x | ||||||||||||||||||||
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Cloud Computing | Etienne Riviere | 30h+15h | 5 credits | q1 | x | x | ||||||||||||||||||||
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Databases | Siegfried Nijssen | 30h+30h | 6 credits | q2 | x | x | ||||||||||||||||||||
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Machine Learning :classification and evaluation | Pierre Dupont | 30h+30h | 5 credits | q2 | x | x | ||||||||||||||||||||
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Mining Patterns in Data | Siegfried Nijssen | 30h+15h | 5 credits | q2 | x | x | ||||||||||||||||||||
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Data mining & decision making | Marco Saerens | 30h+15h | 5 credits | q2 | x | x | ||||||||||||||||||||
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Statistical softwares and basic statistical programming | Céline Bugli | 15h+15h | 4 credits | q1 | x | x | ||||||||||||||||||||
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Seminar in data management: basic | Céline Bugli | 15h+10h | 5 credits | q1 | x | x | ||||||||||||||||||||
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Information visualisation | John Lee | 30h+30h | 5 credits | q1 | x | x |