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The student will validate this option if he/she obtains between 15 and 30 credits among the following courses.
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| Annual unit | |||||||||||||||||||||||||||
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Data Mining
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Robin Van Oirbeek | 15h+15h | 5 credits | q2 | x | |||||||||||||||||||||
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Seminar in data management: basic | Céline Bugli | 15h+10h | 5 credits | q1 | x | x | ||||||||||||||||||||
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Data Management II : SAS ADVANCED PROGRAMMING
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Christophe Kabacinski | 15h+10h | 5 credits | q2 | x | |||||||||||||||||||||
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Data science for insurance and finance | Donatien Hainaut | 15h | 3 credits | q1 | x | x | ||||||||||||||||||||
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Machine learning : regression, deep networks and dimensionality reduction | John Lee , Michel Verleysen | 30h+30h | 5 credits | q1 | x | |||||||||||||||||||||
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Machine Learning :classification and evaluation | Pierre Dupont | 30h+30h | 5 credits | q2 | x | |||||||||||||||||||||
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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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Data mining & decision making | Marco Saerens | 30h+15h | 5 credits | q2 | x | |||||||||||||||||||||
