Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Communiquer face à un public de spécialistes ou de non-spécialistes, dans des contextes
nationaux et internationaux
Maitriser les méthodes et les moyens de communication en les adaptant aux contextes et aux publics
Communiquer dans une ou plusieurs langues étrangères
Intégrer les réalités culturelles dans un contexte national et international
S’engager dans une démarche de développement professionnel
S’autoévaluer pour identifier ses besoins de développement
Organiser son savoir de manière à améliorer son niveau de compétence
Acquis d'apprentissage spécifiques
L’étudiant devra être capable :
- d’appliquer les règles grammaticales et syntaxiques révisées pendant le cours
- de comprendre et utiliser correctement le vocabulaire professionnel et technique étudié pendant le cours
- d'exprimer ses idées de façon claire et compréhensible en démontrant une bonne connaissance du vocabulaire
Contenu de l'AA
Consolidation et approfondissement grammatical/lexical en vue de préparer les étudiants au test TOEIC. Niveau attendu = B2 (soit 785 points au TOEIC Listening and Reading)
Tests réguliers sur Moodle afin d'identifier les lacunes grammaticales/lexicales. Remédiation en classe.
Exercices de compréhension écrite et orale (anglais à caractère général, contexte professionnel, activités de l’entreprise, etc)
Exercices de production écrite et orale (anglais à caractère général, contexte professionnel, activités de l’entreprise)
Répartition des heures
3 h de théorie, 8 h d'exercices/Labos, 3 h de travaux
Méthodes d'enseignement
Travaux de groupes, approche interactive, approche par situation problème, activités pédagogiques extérieures
Langues d'enseignement
Anglais
Supports
Syllabus, notes de cours, activités sur eCampus
Ressources bibliographiques
Liste non exhaustive :
- Working in English, Cambridge (livre et audio)
- English Grammar in Use, Murphy
- English Vocabulary in Use, Mc Carthy, M. & O'Dell
- Divers sites internet (OneStopEnglish, BBC News, CNN Student News, etc)
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français, anglais
Modalités d'évaluation :
Un test TOEIC OBLIGATOIRE est organisé dans le courant du Q1 (voir planning de cours). Afin de se conformer aux exigences de la CTI, les étudiants doivent obtenir un score de 785 (Niveau minimum requis par la CTI et correspondant à un niveau B2 sur l'échelle du Cadre européen commun de référence pour les langues). Une note sur /20 sera attribuée selon la grille de correspondance ci-dessous.
Toute absence non justifiée au test sera sanctionnée par un 0/20.
Des conseils pour le déploiement des serveurs de bases de données
Répartition des heures
Bases de données relationnelles : cours avancé : 15 h de théorie, 3 h d'exercices/Labos
Big Data et systèmes NoSQL : 9 h de théorie
Architectures serveurs : 12 h de théorie
Méthodes d'enseignement
Bases de données relationnelles : cours avancé : cours magistral, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels
Big Data et systèmes NoSQL : cours magistral, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels
Architectures serveurs : cours magistral, approche interactive, approche avec TIC, étude de cas
Langues d'enseignement
Bases de données relationnelles : cours avancé : français
Big Data et systèmes NoSQL : français
Architectures serveurs : français
Supports
Bases de données relationnelles : cours avancé : copies de présentations, syllabus, activités sur eCampus
Big Data et systèmes NoSQL : copies de présentations
Architectures serveurs : copies de présentations
Ressources bibliographiques
Bases de données relationnelles : cours avancé
Base de données, les systèmes et leurs langages, Gardarin aux éditions Eyrolles
Des bases de données à l’Internet, Philippe Mahieu aux éditions Vuibert 2000.
High performance MySQL, B. Schwartz, P. Zaitsev et V. Tkachenko, O'Reilly, 2012
Big Data et systèmes NoSQL
NoSQL and SQL Data Modeling: Bringing Together Data, Semantics, and Software, Ted Hills, Technics Publications, 2017
Making sense of NoSQL, D. McCreary et A. Kelly, Manning publications, 2013
Architectures serveurs
Documentations officielles des constructeurs de serveurs, de composants et des fournisseurs de SGBD
Sites de comparatifs
Architectures des systèmes informatique (BA2)
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français
Modalités d'évaluation :
Les AA seront évaluées simultanément lors d'un examen écrit. Il n'y a donc pas de notes aux AA mais uniquement une note à l'UE. L'examen étant commun aux AA, aucune dispense partielle del'UE n'est envisageable.
Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :
Bases de données relationnelles : cours avancé : non
Big Data et systèmes NoSQL : non
Architectures serveurs : non
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #1500 intitulée :
Project planning et programmation linéaire : 20 h, Fabrice HUBERT
Travaux dirigés de ROP ( Workshops ) : 10 h, Fabrice HUBERT
Connaissances et compétences préalables
-
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Modéliser, calculer et dimensionner des systèmes
Sélectionner et exploiter les logiciels et outils conceptuels les plus appropriés pour résoudre une tâche spécifique
S’intégrer et contribuer au développement de son milieu professionnel
Planifier le travail en respectant les délais et contraintes du secteur professionnel (sécurité …)
Évaluer les coûts et la rentabilité de son projet
Travailler en autonomie et en équipe dans le respect de la culture d’entreprise
Acquis d'apprentissage spécifiques
Les étudiants seront capables :
- de planifier un projet et d'en optimiser le coût,
- de résoudre des problèmes d'optimisation sous contraintes diverses
Contenu des AA
Project planning et programmation linéaire
Introduction à la recherche opérationnelle : théorie des graphes et applications à la planification de projets industriels, PERT, PERT COST, programmations linéaire et non linéaire, aide à la décision.
Utilisation d'outils de simulation pour la planification et la programmation linéaire.
Travaux dirigés de ROP ( Workshops )
ROP, optimisation mathématique et planification de projets.
Répartition des heures
Project planning et programmation linéaire : 20 h de théorie
Travaux dirigés de ROP ( Workshops ) : 10 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Project planning et programmation linéaire : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, étude de cas, utilisation de logiciels
Travaux dirigés de ROP ( Workshops ) : travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, utilisation de logiciels
Langues d'enseignement
Project planning et programmation linéaire : français
Travaux dirigés de ROP ( Workshops ) : français
Supports
Project planning et programmation linéaire : syllabus, notes de cours, notes d'exercices, activités sur eCampus
Travaux dirigés de ROP ( Workshops ) : syllabus, notes de cours, notes d'exercices, activités sur eCampus, protocoles de laboratoires
Ressources bibliographiques
Project planning et programmation linéaire
"Signaux et Systèmes" Volume 5/7 Ir.F.HUBERT
Travaux dirigés de ROP ( Workshops )
"Signaux et Systèmes" Volume 5/7 Ir.F.HUBERT : protocole de laboratoires
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français
Modalités d'évaluation :
Test dispensatoire à la fin du cours ( hors session ).
Examen en session ( 80 % des points ).
Travaux dirigés obligatoires ( 20 % des points ).
Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :
Project planning et programmation linéaire : non
Travaux dirigés de ROP ( Workshops ) : non
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #1501 intitulée :
Technologie et évolution des réseaux téléphoniques et mobiles : 24 h, Laëtitia ISIDORO
Connaissances et compétences préalables
électricité générale (TB2)
réseaux informatiques (TB3)
traitement du signal (TB3)
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Analyser des produits, processus et performances, de systèmes techniques nouveaux et innovants
Acquis d'apprentissage spécifiques
Les étudiants seront capables de
- Appréhender les bases nécessaires du point de vue interface radio pour la compréhension des différents systèmes existants de réseaux mobiles.
- Expliquer les principes du téléphone mobile et de leurs réseaux avec leur évolution de la première à la quatrième génération.
- Résoudre les exercices relatifs aux antennes et à la propagation des ondes.
Contenu de l'AA
1er partie:
- Ondes électromagnétiques, propagation des OEM, antennes
- Antennes description
- Rayonnement, propagation en espace libre et propagation réelle
- Systèmes cellulaires 2eG, interférences, couverture par un système cellulaire
- Types de duplexage et de multiplexage
2e partie : Evolution du téléphone mobile et des réseaux:
- 1er génération
- 2e génération: GSM, GPRS, EDGE
- 3e génération: UMTS
- Structure du mobile émission/réception.
- 4e génération: LTE
- 5e génération: New Radio
Répartition des heures
24 h de théorie
Méthodes d'enseignement
Cours magistral, approche avec TIC, étude de cas
Langues d'enseignement
Français
Supports
Copies de présentations, notes de cours, notes d'exercices, activités sur eCampus
Ressources bibliographiques
- G. Pujolle, "les réseaux", Edition 2008, Eyrolles, 1099 pages
- P. Lecoy, "technologies des télécommunications", 1999, Hermès, 364 pages
- Le réseau GSM, évolution GPRS, I-MODE et WAP, 4e édition, J. Tisal, Edition DUNOD.
- UMTS 2e édition revue et augmentée, J. Sanchez et M.Thioune, Edition Lavoisier 2004.
- Architecture des réseaux mobiles, André Perez, édition Lavoisier 2011
G. Baudoin, "radiocommunications numériques: 1) principes, modélisation et simulation",
2002, Dunod, 624 pages
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français
Modalités d'évaluation :
Examen écrit 100%
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #2455 intitulée :
Analyse et extraction de données : 15 h, Samuel CREMER
OLAP and reporting : 9 h, Samuel CREMER
Connaissances et compétences préalables
Techniques de programmation avancées 1 (BA2)
Traitement de l'information (BA3)
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Analyser des produits, processus et performances, de systèmes techniques nouveaux et innovants
Concevoir, développer et améliorer des produits, processus et systèmes techniques
Modéliser, calculer et dimensionner des systèmes
Sélectionner et exploiter les logiciels et outils conceptuels les plus appropriés pour résoudre une tâche spécifique
Établir ou concevoir un protocole de tests, de contrôles et de mesures.
S’intégrer et contribuer au développement de son milieu professionnel
Travailler en autonomie et en équipe dans le respect de la culture d’entreprise
Entreprendre et innover, dans le cadre de projets personnels ou par l’initiative et l’implication au
sein de l’entreprise
Prendre en compte les missions, visions stratégiques et enjeux de son cadre professionnel
Intégrer les enjeux sociétaux, économiques et environnementaux dans ses décisions
S’impliquer dans la politique d’amélioration de la qualité
Communiquer face à un public de spécialistes ou de non-spécialistes, dans des contextes
nationaux et internationaux
Maitriser les méthodes et les moyens de communication en les adaptant aux contextes et aux publics
Acquis d'apprentissage spécifiques
Être capable d'automatiser des flux de données à destination de l'informatique décisionnelle en utilisants des serveurs de bases de données, des ETL (Extract Transform Load) et des solutions de reporting
Contenu des AA
Analyse et extraction de données
Formats des données
API
Workflows
Utilisation d'un ETL (Extract Transform Load)
OLAP and reporting
Data Warehouse
OLAP et cubes multidimensionnels
Modélisation (Star-Schema, Snowflakes, etc.)
Utilisation d'un outil de reporting
Répartition des heures
Analyse et extraction de données : 2 h de théorie, 13 h d'exercices/Labos
OLAP and reporting : 4 h de théorie, 5 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Analyse et extraction de données : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC
OLAP and reporting : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC
Langues d'enseignement
Analyse et extraction de données : français
OLAP and reporting : français
Supports
Analyse et extraction de données : copies de présentations
OLAP and reporting : copies de présentations
Ressources bibliographiques
Analyse et extraction de données
Thomas C. Hammergren and Alan R. Simon: Data Warehousing forDummies (2nd Edition). Wiley Publishing, 2009
Paulraj Ponniah: Data Warehousing. Fundamentals for IT professionals(2nd Edition). John Wiley & Sons, 2010
Oded Maimon, Lior Rokach (Eds.): The Data Mining and KnowledgeDiscovery Handbook (2nd Edition). Springer, 2010
OLAP and reporting
Thomas C. Hammergren and Alan R. Simon: Data Warehousing forDummies (2nd Edition). Wiley Publishing, 2009
Paulraj Ponniah: Data Warehousing. Fundamentals for IT professionals(2nd Edition). John Wiley & Sons, 2010
Oded Maimon, Lior Rokach (Eds.): The Data Mining and KnowledgeDiscovery Handbook (2nd Edition). Springer, 2010
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français, anglais
Modalités d'évaluation :
Les étudiants devront réaliser un projet en groupe et l'accompagner d'un rapport. Ces 2 délivrables seront évalués ainsi que la participation/implication des étudiants durant les heures dédiées au projet.
Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :
Analyse et extraction de données : non
OLAP and reporting : non
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #3488 intitulée :
Technologie et évolution des réseaux téléphoniques et mobiles : 24 h, Laëtitia ISIDORO
Connaissances et compétences préalables
électricité générale (TB2)
réseaux informatiques (TB3)
traitement du signal (TB3)
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Analyser des produits, processus et performances, de systèmes techniques nouveaux et innovants
Acquis d'apprentissage spécifiques
Les étudiants seront capables de
- Appréhender les bases nécessaires du point de vue interface radio pour la compréhension des différents systèmes existants de réseaux mobiles.
- Expliquer les principes du téléphone mobile et de leurs réseaux avec leur évolution de la première à la quatrième génération.
- Résoudre les exercices relatifs aux antennes et à la propagation des ondes.
Contenu de l'AA
1er partie:
- Ondes électromagnétiques, propagation des OEM, antennes
- Antennes description
- Rayonnement, propagation en espace libre et propagation réelle
- Systèmes cellulaires 2eG, interférences, couverture par un système cellulaire
- Types de duplexage et de multiplexage
2e partie : Evolution du téléphone mobile et des réseaux:
- 1er génération
- 2e génération: GSM, GPRS, EDGE
- 3e génération: UMTS
- Structure du mobile émission/réception.
- 4e génération: LTE
- 5e génération: New Radio
Répartition des heures
24 h de théorie
Méthodes d'enseignement
Cours magistral, approche avec TIC, étude de cas
Langues d'enseignement
Français
Supports
Copies de présentations, notes de cours, notes d'exercices, activités sur eCampus
Ressources bibliographiques
- G. Pujolle, "les réseaux", Edition 2008, Eyrolles, 1099 pages
- P. Lecoy, "technologies des télécommunications", 1999, Hermès, 364 pages
- Le réseau GSM, évolution GPRS, I-MODE et WAP, 4e édition, J. Tisal, Edition DUNOD.
- UMTS 2e édition revue et augmentée, J. Sanchez et M.Thioune, Edition Lavoisier 2004.
- Architecture des réseaux mobiles, André Perez, édition Lavoisier 2011
G. Baudoin, "radiocommunications numériques: 1) principes, modélisation et simulation",
2002, Dunod, 624 pages
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français
Modalités d'évaluation :
Examen écrit 100%
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #1647 intitulée :
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
S’intégrer et contribuer au développement de son milieu professionnel
Travailler en autonomie et en équipe dans le respect de la culture d’entreprise
S’engager dans une démarche de développement professionnel
S’autoévaluer pour identifier ses besoins de développement
Organiser son savoir de manière à améliorer son niveau de compétence
Acquis d'apprentissage spécifiques
-bases fondamentales de la chimie.
-principes généraux des différents domaines de la chimie ( chimie structurale, chimie organique et chimie analytique ).
Contenu de l'AA
1. Structure de la matière : la théorie ondulatoire de la lumière, les rayons X & les rayonnements radioactifs ; les particules fondamentales : électrons ; protons & neutrons ; le noyau atomique ; le spectre atomique de l’hydrogène ;la classification périodique des éléments , les éléments de la mécanique ondulatoire ; les orbitales atomiques et moléculaires.
2. Les liaisons chimiques : la liaison ionique, la liaison covalente (l’hybridation des molécules organiques), la liaison métallique ; les liaisons secondaires.
3. Les systèmes chimiques : les masses atomiques et les masses moléculaires relatives,la notion de Mole, les symboles chimiques et les formules chimiques, les équations chimiques, les solutions et les mélanges, la classification des corps simples dans le tableau périodique des éléments, la nomenclature des composés minéraux & ioniques, les réactions acide-base; les réactions de précipitation ; les réactions d’oxydo-réduction , les lois des gaz.
4. Chimie organique : étude des différentes fonctions organiques et nomenclature des composés organiques.
Chaque chapitre est agrémenté d'exercices.
Répartition des heures
14 h de théorie, 14 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Cours magistral, approche par situation problème, approche avec TIC
Langues d'enseignement
Français
Supports
Syllabus, notes d'exercices
Ressources bibliographiques
Syllabus " Chimie générale", Anne-Sophie Deprez, Département des Sciences et Technologies de la HEH, 2024-2025
KIEL M., "Chimie générale", Tome 1, Estem
KIEL M., "Chimie générale", Tome 2, Estem
ARNAUD P., "Cours de Chimie physique", 3ème édition, Dunod
S.ZUMDAHL, "Chimie des solutions", 2ème édition, De Boeck
ATKINS PETER, "Chimie générale", InterEditions
FLAMAND E, ALLARD J-L, "Chimie générale", 2ème édition, Modulo
S.ZUMDAHL, "Chimie générale",2ème édition, De Boeck Université
JOHNSON, "Invitation à la chimie organique, De Boeck
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français
Modalités d'évaluation :
Examen écrit à 100% sur toute la matière vue aux cours ( théorie + exercices ).
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #2434 intitulée :
Organisation structurelle de l'entreprise : 12 h, Laurence BARAS
Stratégies d'entreprise : 10 h, Laurence BARAS
Connaissances et compétences préalables
Notions de bilan et compte de résultats
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Compétences transversales et linguistiques
Identifier et sélectionner diverses ressources spécialisées pour documenter un sujet.
Développer une argumentation avec esprit critique.
Communiquer de façon adéquate en fonction du public cible, en français et en langue étrangère en utilisant les outils appropriés.
Appréhender les aspects sociaux, économiques et financiers de l’entreprise.
S’intégrer et contribuer au développement de son milieu professionnel
Évaluer les coûts et la rentabilité de son projet
Négocier avec les différents acteurs des milieux professionnels
Entreprendre et innover, dans le cadre de projets personnels ou par l’initiative et l’implication au
sein de l’entreprise
Prendre en compte les missions, visions stratégiques et enjeux de son cadre professionnel
Traduire des stratégies en actions concrètes en s’ajustant à la vision de l’entreprise
Intégrer les enjeux sociétaux, économiques et environnementaux dans ses décisions
Participer au développement de la culture de l’entreprise
S’engager dans une démarche de développement professionnel
Assumer la responsabilité de ses décisions et de ses choix
Acquis d'apprentissage spécifiques
(English translation below)
Connaître et savoir différencier les différentes notions de base en économie ;
Comprendre et expliquer l’organisation économique d’une société – Le cas de la désindustrialisation de la Belgique ;
Savoir distinguer, caractériser, commenter et critiquer (avantages et inconvénients) les différents systèmes économiques + notion d’économie d’échelle ;
Pouvoir expliquer ce qu’est la concurrence parfaite + notions de monopole, oligopole, cartel et duopole) ;
Savoir expliquer le fonctionnement du circuit économique (ainsi que tous les agents économiques et leurs interactions) et, au besoin, le compléter.
Savoir expliquer et reconnaître les différentes phases du cycle de vie d’un produit et les stratégies marketing y afférant ;
La Loi de la demande et ses exceptions ; pouvoir distinguer, analyser et représenter (graphiquement aussi) la demande (tous types) et l’offre d’un marché, ainsi que la rencontre des deux ;
Savoir mesurer, calculer (formules) et interpréter/commenter tous les types d’élasticité de la demande par rapport au prix et au revenu (d’une hausse ou d’une baisse de la demande ou d’une hausse ou d’une baisse de l’offre ou encore d’une hausse ou une baisse des prix);
Pouvoir refaire tous les exercices du cours.
Pouvoir définir la monnaie et expliquer ses fonctions et ses formes (Qui crée la monnaie et Comment, les limites à la création).
Pouvoir définir l’inflation et la caractériser (dont ses sources notamment) ;
Pouvoir expliquer comment calculer l’inflation ;
Pouvoir expliquer les grands mécanismes de la politique monétaire (Banque centrale et Eurosystème) pour enrayer l’inflation et conserver une monnaie stable ;
Pouvoir définir ce qu’est une entreprise (caractéristiques) ;
Pouvoir expliquer les avantages et inconvénients de s’installer en tant que personne physique et personne morale ;
Savoir distinguer les types de sociétés commerciales en vigueur en Belgique (caractéristiques) ;
Savoir classer les activités économiques dans le secteur d’activité qui lui correspond ;
Savoir reconnaître, commenter et justifier une structure d’entreprise (caractéristiques, avantages, limites/inconvénients) ;
Pouvoir identifier, définir et expliquer les fonctions principales d'une entreprise ;
Business Model : pouvoir le définir et le structurer + notion de durabilité ;
Le lancement d'une entreprise, d'une activité nouvelle : comprendre le processus (plusieurs étapes-clé) ;
Savoir ce qu'est un business plan et à quoi il sert.
Pouvoir effectuer l’analyse SWOT d’une entreprise ;
Pouvoir définir et expliquer l’analyse de Michael Porter : les 5 forces compétitives ;
Economie circulaire, production durable et consommation écoresponsable (notions de durabilité, fonctionnalité, …) ;
Calcul d’un prix de revient et calcul économique d’une entreprise ;
Pouvoir reconnaître et commenter les différentes stratégies d’entreprises utilisées (avantages et inconvénients notamment) dont les fusions/acquisitions.
Calcul de ratios : analyser la rentabilité d’une entreprise.
+ relire, pouvoir comprendre et expliquer tous les articles et dossiers vus en classe (annexes et connexes), les vidéos visionnées/référencées en classe (présentiel) et à domicile (à distance) tous thèmes confondus.
English version :
To know and to be able to differentiate various basic concepts in economics;
To understand and to explain the economic organisation of a society - (deindustrialisation of Belgium) ;
To be able to distinguish, characterise, comment and define advantages and disadvantages of different economic systems + economies of scale (the basics);
To be able to explain what pure and perfect competition is + monopoly, oligopoly, cartel and duopoly concepts;
To be able to explain how the economic circuit works (and all the economic agents and their interactions) and, if necessary, add to it.
To be able to explain and conceptually define the life cycle's different phases of a product and the related marketing strategies to adopt;
The Law of Supply and Demand and its exceptions; be able to distinguish, analyse and represent (including graphically) the demand (of all types) and supply in a market, as well as how the two meet;
To be able to measure, calculate (formulae) and comment on all types of elasticity of demand in relation to price and income (from a rise or fall in demand or a rise or fall in supply or a rise or fall in prices);
To be able to repeat all the exercises in the course.
To be able to define money and explain its functions and forms (who creates money and how, limits to money creation).
To be able to define inflation and characterise it (including its sources);
To be able to explain how inflation is calculated;
To be able to explain the main mechanisms of monetary policy (Central Bank and Eurosystem) to curb inflation and maintain a stable currency;
To be able to define a company (its characteristics);
To be able to explain the advantages and disadvantages of setting up as a one-man business or a legal entity;
To be able to distinguish the current types of commercial companies in Belgium (characteristics);
To be able to classify economic activities in the corresponding sector of activity;
To be able to recognise, comment on and justify a company structure (characteristics, advantages, limitations/disadvantages);
To be able to identify, define and explain the main functions of a company;
Business Model: being able to define and structure it + notion of sustainability;
Launching a company or a new activity: understanding the process (several key stages);
Knowing what a business plan is and what it is used for.
Carrying out a SWOT analysis of a company;
To be able to define and explain Michael Porter's analysis: the 5 competitive forces;
Circular economy, sustainable production and eco-responsible consumption (concepts of sustainability, functionality, etc.);
Costing and economic calculation of a company;
Be able to recognise and comment on the different business strategies used (in particular their advantages and disadvantages), including mergers/acquisitions.
Calculating ratios: profitability calculations for a company.
+ read, understand and explain all the articles and files seen (appendices and related materials), videos viewed/referenced (face-to-face) and at home (distant/virtual learning) on all subjects.
Contenu des AA
Économie
Place de l’entreprise dans une économie de marché >< économie planifiée, circuit économique, mécanismes du marché + calculs d’élasticité, concurrence, cycle de vie d’un produit, inflation et politique monétaire :
Notions de base en économie ;
Organisation économique d’une société – Le cas de la désindustrialisation de la Belgique ;
Les différents systèmes économiques + notion d’économie d’échelle ;
La concurrence parfaite + notions de monopole, oligopole, cartel et duopole ;
Le circuit économique (ainsi que tous les agents économiques et leurs interactions)
Les différentes phases du cycle de vie d’un produit et les stratégies marketing y afférant ;
La Loi de la demande et ses exceptions ;
Les types d’élasticité de la demande par rapport au prix et au revenu (d’une hausse ou d’une baisse de la demande ou d’une hausse ou d’une baisse de l’offre ou encore d’une hausse ou une baisse des prix);
La monnaie : Qui crée la monnaie et Comment, les limites à la création
L'inflation et ses sources, les grands mécanismes de la politique monétaire pour enrayer l’inflation et conserver une monnaie stable ;
+ relire, pouvoir comprendre et expliquer tous les articles et dossiers vus en classe (annexes et connexes), les vidéos visionnées/référencées en classe (présentiel) et à domicile (à distance) tous thèmes confondus.
Organisation structurelle de l'entreprise
L'entreprise (caractéristiques et structure) ;
Les avantages et inconvénients de s’installer en tant que personne physique et personne morale ;
Les types de sociétés commerciales en vigueur en Belgique (caractéristiques) ;
Les activités économiques dans le secteur d’activité qui lui correspond ;
Les fonctions principales d'une entreprise ;
Business Model : pouvoir le définir et le structurer + notion de durabilité ;
Le business plan
Analyse SWOT
+ relire, pouvoir comprendre et expliquer tous les articles et dossiers vus en classe (annexes et connexes), les vidéos visionnées/référencées en classe (présentiel) et à domicile (à distance) tous thèmes confondus.
Stratégies d'entreprise
Analyse de Michael Porter : les 5 forces compétitives ;
Economie circulaire, production durable et consommation écoresponsable (notions de durabilité, fonctionnalité, innovation …) ;
Prix de revient et calcul économique d’une entreprise ;
Les différentes stratégies d’entreprises utilisées (avantages et inconvénients notamment) dont les fusions/acquisitions.
Calcul de ratios (rentabilité d’une entreprise).
==>suivant l’avancement du cours
+ relire, pouvoir comprendre et expliquer tous les articles et dossiers vus en classe (annexes et connexes), les vidéos visionnées/référencées en classe (présentiel) et à domicile (à distance) tous thèmes confondus.
Répartition des heures
Économie : 8 h de théorie, 1 h d'exercices/Labos, 1 h de travaux
Organisation structurelle de l'entreprise : 10 h de théorie, 2 h d'exercices/Labos
Stratégies d'entreprise : 9 h de théorie, 1 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Économie : cours magistral, approche interactive, approche par situation problème, approche inductive, approche déductive, étude de cas
Organisation structurelle de l'entreprise : cours magistral, approche interactive, approche par situation problème, approche inductive, approche déductive, étude de cas
Stratégies d'entreprise : cours magistral, approche interactive, approche par situation problème, approche inductive, approche déductive, étude de cas
Langues d'enseignement
Économie : français, anglais
Organisation structurelle de l'entreprise : français, anglais
Stratégies d'entreprise : français, anglais
Supports
Économie : copies de présentations, notes de cours
Organisation structurelle de l'entreprise : copies de présentations, notes de cours
Stratégies d'entreprise : copies de présentations, notes de cours, notes d'exercices
Ressources bibliographiques
Économie
-
Organisation structurelle de l'entreprise
-
Stratégies d'entreprise
-
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français, anglais
Modalités d'évaluation :
100% Examen écrit
En français et en anglais suivant la langue utilisée dans la matière
Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :
Économie : oui
Organisation structurelle de l'entreprise : non
Stratégies d'entreprise : non
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #1647 intitulée :
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
S’intégrer et contribuer au développement de son milieu professionnel
Travailler en autonomie et en équipe dans le respect de la culture d’entreprise
S’engager dans une démarche de développement professionnel
S’autoévaluer pour identifier ses besoins de développement
Organiser son savoir de manière à améliorer son niveau de compétence
Acquis d'apprentissage spécifiques
-bases fondamentales de la chimie.
-principes généraux des différents domaines de la chimie ( chimie structurale, chimie organique et chimie analytique ).
Contenu de l'AA
1. Structure de la matière : la théorie ondulatoire de la lumière, les rayons X & les rayonnements radioactifs ; les particules fondamentales : électrons ; protons & neutrons ; le noyau atomique ; le spectre atomique de l’hydrogène ;la classification périodique des éléments , les éléments de la mécanique ondulatoire ; les orbitales atomiques et moléculaires.
2. Les liaisons chimiques : la liaison ionique, la liaison covalente (l’hybridation des molécules organiques), la liaison métallique ; les liaisons secondaires.
3. Les systèmes chimiques : les masses atomiques et les masses moléculaires relatives,la notion de Mole, les symboles chimiques et les formules chimiques, les équations chimiques, les solutions et les mélanges, la classification des corps simples dans le tableau périodique des éléments, la nomenclature des composés minéraux & ioniques, les réactions acide-base; les réactions de précipitation ; les réactions d’oxydo-réduction , les lois des gaz.
4. Chimie organique : étude des différentes fonctions organiques et nomenclature des composés organiques.
Chaque chapitre est agrémenté d'exercices.
Répartition des heures
14 h de théorie, 14 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Cours magistral, approche par situation problème, approche avec TIC
Langues d'enseignement
Français
Supports
Syllabus, notes d'exercices
Ressources bibliographiques
Syllabus " Chimie générale", Anne-Sophie Deprez, Département des Sciences et Technologies de la HEH, 2024-2025
KIEL M., "Chimie générale", Tome 1, Estem
KIEL M., "Chimie générale", Tome 2, Estem
ARNAUD P., "Cours de Chimie physique", 3ème édition, Dunod
S.ZUMDAHL, "Chimie des solutions", 2ème édition, De Boeck
ATKINS PETER, "Chimie générale", InterEditions
FLAMAND E, ALLARD J-L, "Chimie générale", 2ème édition, Modulo
S.ZUMDAHL, "Chimie générale",2ème édition, De Boeck Université
JOHNSON, "Invitation à la chimie organique, De Boeck
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français
Modalités d'évaluation :
Examen écrit à 100% sur toute la matière vue aux cours ( théorie + exercices ).
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #2434 intitulée :
Organisation structurelle de l'entreprise : 12 h, Laurence BARAS
Stratégies d'entreprise : 10 h, Laurence BARAS
Connaissances et compétences préalables
Notions de bilan et compte de résultats
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Compétences transversales et linguistiques
Identifier et sélectionner diverses ressources spécialisées pour documenter un sujet.
Développer une argumentation avec esprit critique.
Communiquer de façon adéquate en fonction du public cible, en français et en langue étrangère en utilisant les outils appropriés.
Appréhender les aspects sociaux, économiques et financiers de l’entreprise.
S’intégrer et contribuer au développement de son milieu professionnel
Évaluer les coûts et la rentabilité de son projet
Négocier avec les différents acteurs des milieux professionnels
Entreprendre et innover, dans le cadre de projets personnels ou par l’initiative et l’implication au
sein de l’entreprise
Prendre en compte les missions, visions stratégiques et enjeux de son cadre professionnel
Traduire des stratégies en actions concrètes en s’ajustant à la vision de l’entreprise
Intégrer les enjeux sociétaux, économiques et environnementaux dans ses décisions
Participer au développement de la culture de l’entreprise
S’engager dans une démarche de développement professionnel
Assumer la responsabilité de ses décisions et de ses choix
Acquis d'apprentissage spécifiques
(English translation below)
Connaître et savoir différencier les différentes notions de base en économie ;
Comprendre et expliquer l’organisation économique d’une société – Le cas de la désindustrialisation de la Belgique ;
Savoir distinguer, caractériser, commenter et critiquer (avantages et inconvénients) les différents systèmes économiques + notion d’économie d’échelle ;
Pouvoir expliquer ce qu’est la concurrence parfaite + notions de monopole, oligopole, cartel et duopole) ;
Savoir expliquer le fonctionnement du circuit économique (ainsi que tous les agents économiques et leurs interactions) et, au besoin, le compléter.
Savoir expliquer et reconnaître les différentes phases du cycle de vie d’un produit et les stratégies marketing y afférant ;
La Loi de la demande et ses exceptions ; pouvoir distinguer, analyser et représenter (graphiquement aussi) la demande (tous types) et l’offre d’un marché, ainsi que la rencontre des deux ;
Savoir mesurer, calculer (formules) et interpréter/commenter tous les types d’élasticité de la demande par rapport au prix et au revenu (d’une hausse ou d’une baisse de la demande ou d’une hausse ou d’une baisse de l’offre ou encore d’une hausse ou une baisse des prix);
Pouvoir refaire tous les exercices du cours.
Pouvoir définir la monnaie et expliquer ses fonctions et ses formes (Qui crée la monnaie et Comment, les limites à la création).
Pouvoir définir l’inflation et la caractériser (dont ses sources notamment) ;
Pouvoir expliquer comment calculer l’inflation ;
Pouvoir expliquer les grands mécanismes de la politique monétaire (Banque centrale et Eurosystème) pour enrayer l’inflation et conserver une monnaie stable ;
Pouvoir définir ce qu’est une entreprise (caractéristiques) ;
Pouvoir expliquer les avantages et inconvénients de s’installer en tant que personne physique et personne morale ;
Savoir distinguer les types de sociétés commerciales en vigueur en Belgique (caractéristiques) ;
Savoir classer les activités économiques dans le secteur d’activité qui lui correspond ;
Savoir reconnaître, commenter et justifier une structure d’entreprise (caractéristiques, avantages, limites/inconvénients) ;
Pouvoir identifier, définir et expliquer les fonctions principales d'une entreprise ;
Business Model : pouvoir le définir et le structurer + notion de durabilité ;
Le lancement d'une entreprise, d'une activité nouvelle : comprendre le processus (plusieurs étapes-clé) ;
Savoir ce qu'est un business plan et à quoi il sert.
Pouvoir effectuer l’analyse SWOT d’une entreprise ;
Pouvoir définir et expliquer l’analyse de Michael Porter : les 5 forces compétitives ;
Economie circulaire, production durable et consommation écoresponsable (notions de durabilité, fonctionnalité, …) ;
Calcul d’un prix de revient et calcul économique d’une entreprise ;
Pouvoir reconnaître et commenter les différentes stratégies d’entreprises utilisées (avantages et inconvénients notamment) dont les fusions/acquisitions.
Calcul de ratios : analyser la rentabilité d’une entreprise.
+ relire, pouvoir comprendre et expliquer tous les articles et dossiers vus en classe (annexes et connexes), les vidéos visionnées/référencées en classe (présentiel) et à domicile (à distance) tous thèmes confondus.
English version :
To know and to be able to differentiate various basic concepts in economics;
To understand and to explain the economic organisation of a society - (deindustrialisation of Belgium) ;
To be able to distinguish, characterise, comment and define advantages and disadvantages of different economic systems + economies of scale (the basics);
To be able to explain what pure and perfect competition is + monopoly, oligopoly, cartel and duopoly concepts;
To be able to explain how the economic circuit works (and all the economic agents and their interactions) and, if necessary, add to it.
To be able to explain and conceptually define the life cycle's different phases of a product and the related marketing strategies to adopt;
The Law of Supply and Demand and its exceptions; be able to distinguish, analyse and represent (including graphically) the demand (of all types) and supply in a market, as well as how the two meet;
To be able to measure, calculate (formulae) and comment on all types of elasticity of demand in relation to price and income (from a rise or fall in demand or a rise or fall in supply or a rise or fall in prices);
To be able to repeat all the exercises in the course.
To be able to define money and explain its functions and forms (who creates money and how, limits to money creation).
To be able to define inflation and characterise it (including its sources);
To be able to explain how inflation is calculated;
To be able to explain the main mechanisms of monetary policy (Central Bank and Eurosystem) to curb inflation and maintain a stable currency;
To be able to define a company (its characteristics);
To be able to explain the advantages and disadvantages of setting up as a one-man business or a legal entity;
To be able to distinguish the current types of commercial companies in Belgium (characteristics);
To be able to classify economic activities in the corresponding sector of activity;
To be able to recognise, comment on and justify a company structure (characteristics, advantages, limitations/disadvantages);
To be able to identify, define and explain the main functions of a company;
Business Model: being able to define and structure it + notion of sustainability;
Launching a company or a new activity: understanding the process (several key stages);
Knowing what a business plan is and what it is used for.
Carrying out a SWOT analysis of a company;
To be able to define and explain Michael Porter's analysis: the 5 competitive forces;
Circular economy, sustainable production and eco-responsible consumption (concepts of sustainability, functionality, etc.);
Costing and economic calculation of a company;
Be able to recognise and comment on the different business strategies used (in particular their advantages and disadvantages), including mergers/acquisitions.
Calculating ratios: profitability calculations for a company.
+ read, understand and explain all the articles and files seen (appendices and related materials), videos viewed/referenced (face-to-face) and at home (distant/virtual learning) on all subjects.
Contenu des AA
Économie
Place de l’entreprise dans une économie de marché >< économie planifiée, circuit économique, mécanismes du marché + calculs d’élasticité, concurrence, cycle de vie d’un produit, inflation et politique monétaire :
Notions de base en économie ;
Organisation économique d’une société – Le cas de la désindustrialisation de la Belgique ;
Les différents systèmes économiques + notion d’économie d’échelle ;
La concurrence parfaite + notions de monopole, oligopole, cartel et duopole ;
Le circuit économique (ainsi que tous les agents économiques et leurs interactions)
Les différentes phases du cycle de vie d’un produit et les stratégies marketing y afférant ;
La Loi de la demande et ses exceptions ;
Les types d’élasticité de la demande par rapport au prix et au revenu (d’une hausse ou d’une baisse de la demande ou d’une hausse ou d’une baisse de l’offre ou encore d’une hausse ou une baisse des prix);
La monnaie : Qui crée la monnaie et Comment, les limites à la création
L'inflation et ses sources, les grands mécanismes de la politique monétaire pour enrayer l’inflation et conserver une monnaie stable ;
+ relire, pouvoir comprendre et expliquer tous les articles et dossiers vus en classe (annexes et connexes), les vidéos visionnées/référencées en classe (présentiel) et à domicile (à distance) tous thèmes confondus.
Organisation structurelle de l'entreprise
L'entreprise (caractéristiques et structure) ;
Les avantages et inconvénients de s’installer en tant que personne physique et personne morale ;
Les types de sociétés commerciales en vigueur en Belgique (caractéristiques) ;
Les activités économiques dans le secteur d’activité qui lui correspond ;
Les fonctions principales d'une entreprise ;
Business Model : pouvoir le définir et le structurer + notion de durabilité ;
Le business plan
Analyse SWOT
+ relire, pouvoir comprendre et expliquer tous les articles et dossiers vus en classe (annexes et connexes), les vidéos visionnées/référencées en classe (présentiel) et à domicile (à distance) tous thèmes confondus.
Stratégies d'entreprise
Analyse de Michael Porter : les 5 forces compétitives ;
Economie circulaire, production durable et consommation écoresponsable (notions de durabilité, fonctionnalité, innovation …) ;
Prix de revient et calcul économique d’une entreprise ;
Les différentes stratégies d’entreprises utilisées (avantages et inconvénients notamment) dont les fusions/acquisitions.
Calcul de ratios (rentabilité d’une entreprise).
==>suivant l’avancement du cours
+ relire, pouvoir comprendre et expliquer tous les articles et dossiers vus en classe (annexes et connexes), les vidéos visionnées/référencées en classe (présentiel) et à domicile (à distance) tous thèmes confondus.
Répartition des heures
Économie : 8 h de théorie, 1 h d'exercices/Labos, 1 h de travaux
Organisation structurelle de l'entreprise : 10 h de théorie, 2 h d'exercices/Labos
Stratégies d'entreprise : 9 h de théorie, 1 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Économie : cours magistral, approche interactive, approche par situation problème, approche inductive, approche déductive, étude de cas
Organisation structurelle de l'entreprise : cours magistral, approche interactive, approche par situation problème, approche inductive, approche déductive, étude de cas
Stratégies d'entreprise : cours magistral, approche interactive, approche par situation problème, approche inductive, approche déductive, étude de cas
Langues d'enseignement
Économie : français, anglais
Organisation structurelle de l'entreprise : français, anglais
Stratégies d'entreprise : français, anglais
Supports
Économie : copies de présentations, notes de cours
Organisation structurelle de l'entreprise : copies de présentations, notes de cours
Stratégies d'entreprise : copies de présentations, notes de cours, notes d'exercices
Ressources bibliographiques
Économie
-
Organisation structurelle de l'entreprise
-
Stratégies d'entreprise
-
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français, anglais
Modalités d'évaluation :
100% Examen écrit
En français et en anglais suivant la langue utilisée dans la matière
Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :
Économie : oui
Organisation structurelle de l'entreprise : non
Stratégies d'entreprise : non
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #3487 intitulée :
Analyse et extraction de données : 15 h, Samuel CREMER
OLAP and reporting : 9 h, Samuel CREMER
Connaissances et compétences préalables
Techniques de programmation avancées 1 (BA2)
Traitement de l'information (BA3)
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Analyser des produits, processus et performances, de systèmes techniques nouveaux et innovants
Concevoir, développer et améliorer des produits, processus et systèmes techniques
Modéliser, calculer et dimensionner des systèmes
Sélectionner et exploiter les logiciels et outils conceptuels les plus appropriés pour résoudre une tâche spécifique
Établir ou concevoir un protocole de tests, de contrôles et de mesures.
S’intégrer et contribuer au développement de son milieu professionnel
Travailler en autonomie et en équipe dans le respect de la culture d’entreprise
Entreprendre et innover, dans le cadre de projets personnels ou par l’initiative et l’implication au
sein de l’entreprise
Prendre en compte les missions, visions stratégiques et enjeux de son cadre professionnel
Intégrer les enjeux sociétaux, économiques et environnementaux dans ses décisions
S’impliquer dans la politique d’amélioration de la qualité
Communiquer face à un public de spécialistes ou de non-spécialistes, dans des contextes
nationaux et internationaux
Maitriser les méthodes et les moyens de communication en les adaptant aux contextes et aux publics
Acquis d'apprentissage spécifiques
Être capable d'automatiser des flux de données à destination de l'informatique décisionnelle en utilisants des serveurs de bases de données, des ETL (Extract Transform Load) et des solutions de reporting
Contenu des AA
Analyse et extraction de données
Formats des données
API
Workflows
Utilisation d'un ETL (Extract Transform Load)
OLAP and reporting
Data Warehouse
OLAP et cubes multidimensionnels
Modélisation (Star-Schema, Snowflakes, etc.)
Utilisation d'un outil de reporting
Répartition des heures
Analyse et extraction de données : 2 h de théorie, 13 h d'exercices/Labos
OLAP and reporting : 4 h de théorie, 5 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Analyse et extraction de données : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC
OLAP and reporting : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC
Langues d'enseignement
Analyse et extraction de données : français
OLAP and reporting : français
Supports
Analyse et extraction de données : copies de présentations
OLAP and reporting : copies de présentations
Ressources bibliographiques
Analyse et extraction de données
Thomas C. Hammergren and Alan R. Simon: Data Warehousing forDummies (2nd Edition). Wiley Publishing, 2009
Paulraj Ponniah: Data Warehousing. Fundamentals for IT professionals(2nd Edition). John Wiley & Sons, 2010
Oded Maimon, Lior Rokach (Eds.): The Data Mining and KnowledgeDiscovery Handbook (2nd Edition). Springer, 2010
OLAP and reporting
Thomas C. Hammergren and Alan R. Simon: Data Warehousing forDummies (2nd Edition). Wiley Publishing, 2009
Paulraj Ponniah: Data Warehousing. Fundamentals for IT professionals(2nd Edition). John Wiley & Sons, 2010
Oded Maimon, Lior Rokach (Eds.): The Data Mining and KnowledgeDiscovery Handbook (2nd Edition). Springer, 2010
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français, anglais
Modalités d'évaluation :
Les étudiants devront réaliser un projet en groupe et l'accompagner d'un rapport. Ces 2 délivrables seront évalués ainsi que la participation/implication des étudiants durant les heures dédiées au projet.
Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :
Analyse et extraction de données : non
OLAP and reporting : non
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #3488 intitulée :
Connaissance préalable de l'anglais (niveau moyen)
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
S’intégrer et contribuer au développement de son milieu professionnel
Planifier le travail en respectant les délais et contraintes du secteur professionnel (sécurité …)
Évaluer les coûts et la rentabilité de son projet
Travailler en autonomie et en équipe dans le respect de la culture d’entreprise
Manager des équipes
Entreprendre et innover, dans le cadre de projets personnels ou par l’initiative et l’implication au
sein de l’entreprise
Traduire des stratégies en actions concrètes en s’ajustant à la vision de l’entreprise
S’impliquer dans la politique d’amélioration de la qualité
Dépasser les cadres ou les limites d’un problème et apporter des solutions innovantes
Communiquer face à un public de spécialistes ou de non-spécialistes, dans des contextes
nationaux et internationaux
Maitriser les méthodes et les moyens de communication en les adaptant aux contextes et aux publics
Communiquer dans une ou plusieurs langues étrangères
Adopter une attitude éthique et respecter les règles déontologiques des secteurs professionnels
S’engager dans une démarche de développement professionnel
S’autoévaluer pour identifier ses besoins de développement
Assumer la responsabilité de ses décisions et de ses choix
Actualiser ses connaissances et s’engager dans les formations complémentaires adéquates
Acquis d'apprentissage spécifiques
Focalisation sur les habilités d'analyse, synthèse et jugement
Contenu de l'AA
1)Definitions of Project & Project Management
2)Methodologies
3)The Agile way of working
4)Classical vs Agile project management
5)The REAL life
6)Risk Management
Répartition des heures
15 h de théorie
Méthodes d'enseignement
Cours magistral, approche interactive, approche par situation problème
Langues d'enseignement
Anglais
Supports
Copies de présentations
Ressources bibliographiques
-
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : anglais
Modalités d'évaluation :
Examen oral en Anglais
1 question choisie au hasard pour 9 points
1 question choisie par l'enseignant pour 9 points
2 vrais ou faux choisis au hasard pour 1 point chacun: 1/2 pt si correct, 1/2 si l'explication courte est correcte, 0/1 si incorrect
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #3485 intitulée :
Planification et organisation d'un projet évènementiel : 55 h, Samuel CREMER, Jean-Sébastien LERAT
Connaissances et compétences préalables
Techniques de programmation (C, PHP, MySQL)
Réseaux informatiques
Electricité générale
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Analyser des produits, processus et performances, de systèmes techniques nouveaux et innovants
Concevoir, développer et améliorer des produits, processus et systèmes techniques
Modéliser, calculer et dimensionner des systèmes
Sélectionner et exploiter les logiciels et outils conceptuels les plus appropriés pour résoudre une tâche spécifique
Établir ou concevoir un protocole de tests, de contrôles et de mesures.
S’intégrer et contribuer au développement de son milieu professionnel
Planifier le travail en respectant les délais et contraintes du secteur professionnel (sécurité …)
Évaluer les coûts et la rentabilité de son projet
Travailler en autonomie et en équipe dans le respect de la culture d’entreprise
Manager des équipes
Élaborer une stratégie de communication
Négocier avec les différents acteurs des milieux professionnels
Entreprendre et innover, dans le cadre de projets personnels ou par l’initiative et l’implication au
sein de l’entreprise
Prendre en compte les missions, visions stratégiques et enjeux de son cadre professionnel
Traduire des stratégies en actions concrètes en s’ajustant à la vision de l’entreprise
Intégrer les enjeux sociétaux, économiques et environnementaux dans ses décisions
S’impliquer dans la politique d’amélioration de la qualité
Participer au développement de la culture de l’entreprise
Dépasser les cadres ou les limites d’un problème et apporter des solutions innovantes
Communiquer face à un public de spécialistes ou de non-spécialistes, dans des contextes
nationaux et internationaux
Maitriser les méthodes et les moyens de communication en les adaptant aux contextes et aux publics
Communiquer dans une ou plusieurs langues étrangères
Adopter une attitude éthique et respecter les règles déontologiques des secteurs professionnels
Intégrer les réalités culturelles dans un contexte national et international
S’engager dans une démarche de développement professionnel
Réaliser une veille technologique dans sa sphère d’expertise
S’autoévaluer pour identifier ses besoins de développement
Assumer la responsabilité de ses décisions et de ses choix
Organiser son savoir de manière à améliorer son niveau de compétence
Actualiser ses connaissances et s’engager dans les formations complémentaires adéquates
Acquis d'apprentissage spécifiques
Prendre conscience de l'importantce de la compétence organisationnelle
Contenu de l'AA
Les étudiants devront organiser un événement. Pour ce faire il devront potentiellement :
Trouver des sponsors pour la location du matériel et l'achat des différents lots à gagner durant l'évènement
Faire la promottion de lévènement
Administrer et adapter le site internet et la plateforme intranet de l'évènement
Déployer un réseau éléctrique stable et suffisament puissant
Déployer un réseau informatique stable et suffisament performant
Déployer et administrer des serveurs
Mettre en place un système de monitoring réseau
Gérer l'intendance et la sécurité pendant l'évènement
Administrer les tournois et prévoir des animations
Gérer les renforts (étudiants de 3e année)
Répartition des heures
55 h d'AIP
Méthodes d'enseignement
Travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, activités pédagogiques extérieures, étude de cas, utilisation de logiciels
Langues d'enseignement
Français
Supports
Protocoles de laboratoires
Ressources bibliographiques
-
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note aux AA
Langues d'évaluation :
Planification et organisation d'un projet évènementiel : français
Pondération par AA :
Planification et organisation d'un projet évènementiel : -
Modalités d'évaluation :
Planification et organisation d'un projet évènementiel :
-
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #1504 intitulée :
GRAFCET et automates programmables industriels : 21 h, Fabrice HUBERT
Travaux dirigés sur PLC ( Workshops ) : 20 h, Fabrice HUBERT
Connaissances et compétences préalables
Automatique et systèmes logiques
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Modéliser, calculer et dimensionner des systèmes
Sélectionner et exploiter les logiciels et outils conceptuels les plus appropriés pour résoudre une tâche spécifique
S’intégrer et contribuer au développement de son milieu professionnel
Travailler en autonomie et en équipe dans le respect de la culture d’entreprise
Acquis d'apprentissage spécifiques
Les étudiants seront capables :
- de programmer un automate et de concevoir le Grafcet d'un avant projet de système automatisé industriel.
Contenu des AA
GRAFCET et automates programmables industriels
Théorie du GRAFCET : automatismes à séquence unique ou séquences multiples, parallélisme et synchronisation, séquences conditionnelles, modes de marche et d'arrêt, temporisations, compteurs et sémaphores, ressources partagées.
Etude du fonctionnement des automates programmables industriels, programmation et simulation.
Eléments de pneumatique, capteurs et actionneurs.
Réseaux industriels et supervision.
Travaux dirigés sur PLC ( Workshops )
PLC, GRAFCET, bases de pneumatique.
Répartition des heures
GRAFCET et automates programmables industriels : 21 h de théorie
Travaux dirigés sur PLC ( Workshops ) : 20 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
GRAFCET et automates programmables industriels : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, étude de cas, utilisation de logiciels
Travaux dirigés sur PLC ( Workshops ) : travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, étude de cas, utilisation de logiciels
Langues d'enseignement
GRAFCET et automates programmables industriels : français
Travaux dirigés sur PLC ( Workshops ) : français
Supports
GRAFCET et automates programmables industriels : syllabus, notes de cours, notes d'exercices, activités sur eCampus, protocoles de laboratoires
Travaux dirigés sur PLC ( Workshops ) : syllabus, notes de cours, notes d'exercices, activités sur eCampus, protocoles de laboratoires
Ressources bibliographiques
GRAFCET et automates programmables industriels
"Signaux et Systèmes" Volume 7/7 Ir.F.HUBERT
Le grafcet et sa pratique EDUCALIVRE BOSSY BRARD FAUGERE et MERLAUD
Guide de Scences et Technologie " FANCHON
Travaux dirigés sur PLC ( Workshops )
"Signaux et Systèmes" Volume 7/7 Ir.F.HUBERT : protocole de laboratoires
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français
Modalités d'évaluation :
Test dispensatoire à la fin du cours ( hors session ).
Examen en session ( 80 % des points ).
Travaux dirigés obligatoires ( 20 % des points ).
Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :
GRAFCET et automates programmables industriels : non
Travaux dirigés sur PLC ( Workshops ) : non
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #1513 intitulée :
Bonnes connaissances en systèmes d'exploitation et en langage C
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Analyser des produits, processus et performances, de systèmes techniques nouveaux et innovants
Sélectionner et exploiter les logiciels et outils conceptuels les plus appropriés pour résoudre une tâche spécifique
S’engager dans une démarche de développement professionnel
Actualiser ses connaissances et s’engager dans les formations complémentaires adéquates
Acquis d'apprentissage spécifiques
Calculer la faisabilité d'un système temps réel.
Mettre en place un système d'exploitation temps réel sur différentes architectures embarquées.
Différencier les caratéristiques d'un OS en fonction du matériel sur lequel il doit fonctionner.
Définir quel algorithme d'ordonnancement utiliser en fonction des contraintes
Contenu des AA
Projet et séminaire de systèmes embarqués
Formation dans le cadre des systèmes embarqués
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie
Rappel des généralités sur les systèmes d'exploitation.
Spécificités des OS pour l'embarqué et des OS temps réel.
Algorithmes d'ordonnancement pour le temps réel.
Introduction à FreeRTOS
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires
Cas pratique d'un OS embarqué temps réel : FreeRTOS.
Exercices et manipulations avec FreeRTOS sur différentes architectures.
Répartition des heures
Projet et séminaire de systèmes embarqués : 15 h de séminaires
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie : 8 h de théorie, 6 h d'exercices/Labos
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires : 15 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Projet et séminaire de systèmes embarqués : activités pédagogiques extérieures, étude de cas
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie : cours magistral, approche par situation problème
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires : approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, utilisation de logiciels
Langues d'enseignement
Projet et séminaire de systèmes embarqués : français
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie : français
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires : français
Supports
Projet et séminaire de systèmes embarqués : copies de présentations
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie : syllabus
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires : syllabus
Ressources bibliographiques
Projet et séminaire de systèmes embarqués
-
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie
Syllabus
FreeRTOS V9.0.0 Reference Manual (disponible en ligne gratuitement, FreeRTOS.org)
Mastering the FreeRTOS Real Time Kernel - a Hands On Tutorial Guide (disponible en ligne gratuitement, FreeRTOS.org), Richard Barry
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires
Syllabus
FreeRTOS V9.0.0 Reference Manual (disponible en ligne gratuitement, FreeRTOS.org)
Mastering the FreeRTOS Real Time Kernel - a Hands On Tutorial Guide (disponible en ligne gratuitement, FreeRTOS.org), Richard Barry
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français
Modalités d'évaluation :
20% de la note globale pour "Projet et séminaire de systèmes embarqués", évaluation continue : non remédiable en seconde session
30% de la note globale pour "Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie" : examen écrit
50% de la note globale pour "Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires" : examen sur PC
Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :
Projet et séminaire de systèmes embarqués : oui
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie : non
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires : non
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #2335 intitulée :
Signaux et systèmes numériques : 21 h, Fabrice HUBERT
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : 20 h, Fabrice HUBERT
Connaissances et compétences préalables
Automatique, transformées de Laplace et de Fourier, nombres complexes, filtrage analogique
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Modéliser, calculer et dimensionner des systèmes
Sélectionner et exploiter les logiciels et outils conceptuels les plus appropriés pour résoudre une tâche spécifique
Concevoir et gérer des projets de recherche appliquée
Réaliser des simulations, modéliser des phénomènes afin d’approfondir les études et la recherche sur des sujets technologiques ou scientifiques
Acquis d'apprentissage spécifiques
Les étudiants seront capables :
de calculer des systèmes à signaux échantillonnés
Contenu des AA
Signaux et systèmes numériques
Etude de la tranformée en Z et résolution d'équations recurrentes,
Etude des filtres numériques et stabilité des systèmes discrets,
Eléments d'automatique numérique, calcul et optimisation d'un PID numérique,
Théorie de l'échantillonnage et théorème de Shannon.
Utilisation d'outils de simulation dédiés au traitement des signaux échantillonnés.
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops)
Transformation en Z, systèmes échantillonnés, outils de simulation.
Répartition des heures
Signaux et systèmes numériques : 21 h de théorie
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : 20 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Signaux et systèmes numériques : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, utilisation de logiciels
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, étude de cas, utilisation de logiciels
Langues d'enseignement
Signaux et systèmes numériques : français
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : français
Supports
Signaux et systèmes numériques : syllabus, notes de cours, notes d'exercices, activités sur eCampus
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : syllabus, notes de cours, notes d'exercices, activités sur eCampus
Ressources bibliographiques
Signaux et systèmes numériques
"Signaux et Systèmes" Volume 6/7 Ir.F.HUBERT
« Engineering mathematics, a modern foundation for Electronic, Electrical and Systems Engineers »_CROFT, DAVISON and HARGREAVES_De Montfort University_Editions ADDISON WESLEY'
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops)
"Signaux et Systèmes" Volume 6/7 Ir.F.HUBERT : protocole de laboratoires
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français
Modalités d'évaluation :
Test dispensatoire à la fin du cours ( hors session ).
Examen en session ( 80 % des points ).
Travaux dirigés obligatoires ( 20 % des points ).
Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :
Signaux et systèmes numériques : non
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : non
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #2343 intitulée :
Système de commande et de supervision : 40 h, Fabrice SCOPEL
Connaissances et compétences préalables
Se référer aux prérequis et aux corequis.
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Concevoir, développer et améliorer des produits, processus et systèmes techniques
Sélectionner et exploiter les logiciels et outils conceptuels les plus appropriés pour résoudre une tâche spécifique
Établir ou concevoir un protocole de tests, de contrôles et de mesures.
Concevoir et gérer des projets de recherche appliquée
Réunir les informations nécessaires au développement de projets de recherche
Réaliser des simulations, modéliser des phénomènes afin d’approfondir les études et la recherche sur des sujets technologiques ou scientifiques
Mener des études expérimentales, en évaluer les résultats et en tirer des conclusions
S’intégrer et contribuer au développement de son milieu professionnel
Planifier le travail en respectant les délais et contraintes du secteur professionnel (sécurité …)
Travailler en autonomie et en équipe dans le respect de la culture d’entreprise
Manager des équipes
Élaborer une stratégie de communication
S’engager dans une démarche de développement professionnel
Assumer la responsabilité de ses décisions et de ses choix
Acquis d'apprentissage spécifiques
Les étudiants seront capables de travailler en équipe et de mener à bien un projet technologique nécessitant l'acquisition de nouvelles connaissances dans les domaines de l'automatisation.
Contenu de l'AA
Cette activité d'apprentissage se déroule durant toute une semaine en fin d'année scolaire. Les étudiants seront séparés en groupes et devront mener à bien un projet technique. Ce projet nécessitera d'acquérir de nouvelles connaissances et d'en faire le lien avec différentes sciences du cursus. Une bonne organisation du travail est également primordiale. Les thématiques abordées (IEC 61131-3, PLC, HMI, Drive, bus de terrains, simulation de process, etc. ) peuvent varier d'une année à l'autre.
Répartition des heures
40 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels, Travail en autonomie (présentiel / distanciel)
Langues d'enseignement
Français
Supports
Copies de présentations, syllabus, notes de cours, activités sur eCampus, protocoles de laboratoires
Ressources bibliographiques
Concepts théoriques : Programmation & mise en réseau d’une solution automatisée complète, SCOPEL F. - notes de cours, HEH - Département des Sciences et technologies, 2024.
Applications : Travaux dirigés & Travaux pratiques, SCOPEL F. - notes de cours, HEH - Département des Sciences et technologies, 2024.
BERGER, H., Automating with STEP 7 in LAD and FBD: SIMATIC S7-300/400 Programmable Controllers – 5nd edition, Wiley VCH, 2012
BERGER, H., Automating with Simatic Controllers, Software, Programming, Data Communication, Operator Control and Process Monitoring - fifth edition, Wiley VCH, 2012
BERGER, H., Automating with SIMATIC: Integrated Automation with SIMATIC S7-300/400: Controllers, Software, Programming, Data Communication, Operator Control and Process Monitoring - second edition, Wiley VCH, 2004
Sites internet :
Siemens Sitrain : Tests en ligne,
https://www.sitrain-learning.siemens.com/FR/fr/rw78288/Tests-de-prérequis-en-ligne
consulté le 22 août 2024.
Schneider Electric Education : Cahiers techniques & shémathèque
http://www.schneider-electric.be/sites/belgium/fr/support/publication/publication-introduction.page
consulté le 22 août 2024.
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français
Modalités d'évaluation :
Durant une semaine intensive, les étudiants devront réaliser un projet en équipe.
La semaine sera clôturée par une présentation des résultats.
Leur niveau d'implication pendant cette semaine, la qualité du travail réalisé et la présentation finale feront office d'évaluation.
Pour des raisons évidentes de logistique, il n'est pas possible de réorganiser cette semaine pendant la seconde session. Un échec à cette UE est dès lors non remédiable en seconde session.
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #3489 intitulée :
Principes de fonctionnement d’un système d’exploitation.
Langage de programmation C
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Analyser des produits, processus et performances, de systèmes techniques nouveaux et innovants
Concevoir, développer et améliorer des produits, processus et systèmes techniques
Établir ou concevoir un protocole de tests, de contrôles et de mesures.
Concevoir et gérer des projets de recherche appliquée
Mener des études expérimentales, en évaluer les résultats et en tirer des conclusions
Valider les performances et certifier les résultats en fonction des objectifs attendus
S’intégrer et contribuer au développement de son milieu professionnel
Évaluer les coûts et la rentabilité de son projet
S’engager dans une démarche de développement professionnel
Réaliser une veille technologique dans sa sphère d’expertise
Actualiser ses connaissances et s’engager dans les formations complémentaires adéquates
Acquis d'apprentissage spécifiques
Appréhender et comprendre les enjeux des systèmes parallèles
Savoir choisir un degré de parallélisme adapté au problème à traiter et en adéquation avec les caractéristiques du matériel utilisé
Se familiariser avec le HPC et les différents niveaux de parallélismes des architectures
Savoir programmer des systèmes en exploitant le multithreading et les GPU
Contenu des AA
Parallélisme : théorie
Classification du parallélisme
Évolution du parallélisme
Systèmes hétérogènes
High Performance Computing
Parallélisme : laboratoires
Introduction théorique (en anglais) :
Le parallélisme
Les graphes de dépendance
Multithreading
General-purpose Computing on GPU avec CUDA
Laboratoires (en anglais) :
Rappel des notions de pointeurs et des allocations dynamiques
Parallélisation naïve d'un algorithme séquentiel
Parallélisation du même algorithme en tenant compte des spécificités du matériel utilisé
Introduction à la programmation sur GPU avec CUDA
Répartition des heures
Parallélisme : théorie : 9 h de théorie
Parallélisme : laboratoires : 18 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Parallélisme : théorie : cours magistral, approche interactive, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels
Parallélisme : laboratoires : cours magistral, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels
Langues d'enseignement
Parallélisme : théorie : français, anglais
Parallélisme : laboratoires : français, anglais
Supports
Parallélisme : théorie : copies de présentations, syllabus
Parallélisme : laboratoires : copies de présentations, syllabus
Ressources bibliographiques
Parallélisme : théorie
High performance computing, M. Loudikes, C. Severance et K. Dowd, O'Reilly, 1998
Distributed Computing: fundamentals, simulations, and advanced topics, H. Attiya, Wiley-Blackwell, 2004
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Analyser des produits, processus et performances, de systèmes techniques nouveaux et innovants
Concevoir, développer et améliorer des produits, processus et systèmes techniques
Modéliser, calculer et dimensionner des systèmes
Sélectionner et exploiter les logiciels et outils conceptuels les plus appropriés pour résoudre une tâche spécifique
Établir ou concevoir un protocole de tests, de contrôles et de mesures.
Concevoir et gérer des projets de recherche appliquée
Réaliser des simulations, modéliser des phénomènes afin d’approfondir les études et la recherche sur des sujets technologiques ou scientifiques
Mener des études expérimentales, en évaluer les résultats et en tirer des conclusions
Valider les performances et certifier les résultats en fonction des objectifs attendus
Communiquer face à un public de spécialistes ou de non-spécialistes, dans des contextes
nationaux et internationaux
Adopter une attitude éthique et respecter les règles déontologiques des secteurs professionnels
Intégrer les réalités culturelles dans un contexte national et international
S’engager dans une démarche de développement professionnel
Réaliser une veille technologique dans sa sphère d’expertise
Assumer la responsabilité de ses décisions et de ses choix
Organiser son savoir de manière à améliorer son niveau de compétence
Actualiser ses connaissances et s’engager dans les formations complémentaires adéquates
Acquis d'apprentissage spécifiques
Comprendre les algorithmes d'intelligence artificielle et de machine learning traditionnel (hors réseaux de neurones et data mining)
Mettre en place une solution d'intelligence artificielle ou de machine learning traditionnel (hors réseaux de neurones et data mining)
Justifier les choix de conception d'une solution d'intelligence artificielle ou de machine learning traditionnel (hors réseaux de neurones et data mining)
Concevoir et mettre en oeuvre une solution d'intelligence artificielle ou de machine learning traditionnel (hors réseaux de neurones et data mining)
Contenu des AA
Intelligence artificielle
Définition de la terminologie (intelligence artificielle, agent, environnement, rationalité, ...)
Résolution de problème par exploration (heuristique, environnement complexe, contraintes, backtracking, théorie des jeux ...)
Connaissances, raisonnement et planification (agent basé sur les connaissances, logique du premier ordre, inférence, représentation de connaissances, planification automatique, ...)
Incertitudes (quantification, raisonnement probabiliste, prise de décision, processus de décision markovien, multi-agents, programmation probabiliste)
Machine learning
Définition de la terminologie (machine learning, data mining, deep learning, ...)
Régression linéaire
Formulation logique
Modèles probabilistes
Chaîne de markov
Logique floue
Apprentissage par renforcement
Métaheuristique
Répartition des heures
Intelligence artificielle : 7 h de théorie, 4 h d'exercices/Labos, 1 h de travaux
Machine learning : 7 h de théorie, 4 h d'exercices/Labos, 1 h de travaux
Méthodes d'enseignement
Intelligence artificielle : cours magistral, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, utilisation de logiciels
Machine learning : cours magistral, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, utilisation de logiciels
Langues d'enseignement
Intelligence artificielle : français, anglais
Machine learning : français, anglais
Supports
Intelligence artificielle : copies de présentations
Machine learning : copies de présentations
Ressources bibliographiques
Intelligence artificielle
Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition, 4th Foundations, vol. 19.
Osborne, M. J. (2009). An Introduction to Game Theory: International ed. NY: Oxford University PressInc.
Shoham, Y. & Leyton-Brown, K. (2008). Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations. Cambridge University Press
Machine learning
Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition, 4th Foundations, vol. 19.
Talbi, E.G. (2009). Metaheuristics: From Design to Implementation. Wiley
Nowak, M.A. (2006). Evolutionary Dynamics. Harvard University Press
Mohri, M., Rostamizadeh, A., & Talwalkar, A. (2018). Foundations of machine learning. MIT press.
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français, anglais
Modalités d'évaluation :
20% d'évaluation continue non remédiable
80% d'examen oral
Note : un concours d'intelligence artificiel est organisé dans le cadre du cours. Les étudiants qui ont réalisé un travail remarquable (évalué par l'enseignant sur base du travail et du résultat au concours) peuvent obtenir une note et être dispensé de l'examen oral (la note du travail est alors assimilée à celle de l'examen).
Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :
Intelligence artificielle : non
Machine learning : non
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #2335 intitulée :
Signaux et systèmes numériques : 21 h, Fabrice HUBERT
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : 20 h, Fabrice HUBERT
Connaissances et compétences préalables
Automatique, transformées de Laplace et de Fourier, nombres complexes, filtrage analogique
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Modéliser, calculer et dimensionner des systèmes
Sélectionner et exploiter les logiciels et outils conceptuels les plus appropriés pour résoudre une tâche spécifique
Concevoir et gérer des projets de recherche appliquée
Réaliser des simulations, modéliser des phénomènes afin d’approfondir les études et la recherche sur des sujets technologiques ou scientifiques
Acquis d'apprentissage spécifiques
Les étudiants seront capables :
de calculer des systèmes à signaux échantillonnés
Contenu des AA
Signaux et systèmes numériques
Etude de la tranformée en Z et résolution d'équations recurrentes,
Etude des filtres numériques et stabilité des systèmes discrets,
Eléments d'automatique numérique, calcul et optimisation d'un PID numérique,
Théorie de l'échantillonnage et théorème de Shannon.
Utilisation d'outils de simulation dédiés au traitement des signaux échantillonnés.
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops)
Transformation en Z, systèmes échantillonnés, outils de simulation.
Répartition des heures
Signaux et systèmes numériques : 21 h de théorie
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : 20 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Signaux et systèmes numériques : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, utilisation de logiciels
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, étude de cas, utilisation de logiciels
Langues d'enseignement
Signaux et systèmes numériques : français
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : français
Supports
Signaux et systèmes numériques : syllabus, notes de cours, notes d'exercices, activités sur eCampus
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : syllabus, notes de cours, notes d'exercices, activités sur eCampus
Ressources bibliographiques
Signaux et systèmes numériques
"Signaux et Systèmes" Volume 6/7 Ir.F.HUBERT
« Engineering mathematics, a modern foundation for Electronic, Electrical and Systems Engineers »_CROFT, DAVISON and HARGREAVES_De Montfort University_Editions ADDISON WESLEY'
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops)
"Signaux et Systèmes" Volume 6/7 Ir.F.HUBERT : protocole de laboratoires
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français
Modalités d'évaluation :
Test dispensatoire à la fin du cours ( hors session ).
Examen en session ( 80 % des points ).
Travaux dirigés obligatoires ( 20 % des points ).
Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :
Signaux et systèmes numériques : non
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : non
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #3489 intitulée :
Principes de fonctionnement d’un système d’exploitation.
Langage de programmation C
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Analyser des produits, processus et performances, de systèmes techniques nouveaux et innovants
Concevoir, développer et améliorer des produits, processus et systèmes techniques
Établir ou concevoir un protocole de tests, de contrôles et de mesures.
Concevoir et gérer des projets de recherche appliquée
Mener des études expérimentales, en évaluer les résultats et en tirer des conclusions
Valider les performances et certifier les résultats en fonction des objectifs attendus
S’intégrer et contribuer au développement de son milieu professionnel
Évaluer les coûts et la rentabilité de son projet
S’engager dans une démarche de développement professionnel
Réaliser une veille technologique dans sa sphère d’expertise
Actualiser ses connaissances et s’engager dans les formations complémentaires adéquates
Acquis d'apprentissage spécifiques
Appréhender et comprendre les enjeux des systèmes parallèles
Savoir choisir un degré de parallélisme adapté au problème à traiter et en adéquation avec les caractéristiques du matériel utilisé
Se familiariser avec le HPC et les différents niveaux de parallélismes des architectures
Savoir programmer des systèmes en exploitant le multithreading et les GPU
Contenu des AA
Parallélisme : théorie
Classification du parallélisme
Évolution du parallélisme
Systèmes hétérogènes
High Performance Computing
Parallélisme : laboratoires
Introduction théorique (en anglais) :
Le parallélisme
Les graphes de dépendance
Multithreading
General-purpose Computing on GPU avec CUDA
Laboratoires (en anglais) :
Rappel des notions de pointeurs et des allocations dynamiques
Parallélisation naïve d'un algorithme séquentiel
Parallélisation du même algorithme en tenant compte des spécificités du matériel utilisé
Introduction à la programmation sur GPU avec CUDA
Répartition des heures
Parallélisme : théorie : 9 h de théorie
Parallélisme : laboratoires : 18 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Parallélisme : théorie : cours magistral, approche interactive, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels
Parallélisme : laboratoires : cours magistral, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels
Langues d'enseignement
Parallélisme : théorie : français, anglais
Parallélisme : laboratoires : français, anglais
Supports
Parallélisme : théorie : copies de présentations, syllabus
Parallélisme : laboratoires : copies de présentations, syllabus
Ressources bibliographiques
Parallélisme : théorie
High performance computing, M. Loudikes, C. Severance et K. Dowd, O'Reilly, 1998
Distributed Computing: fundamentals, simulations, and advanced topics, H. Attiya, Wiley-Blackwell, 2004
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Analyser des produits, processus et performances, de systèmes techniques nouveaux et innovants
Concevoir, développer et améliorer des produits, processus et systèmes techniques
Modéliser, calculer et dimensionner des systèmes
Sélectionner et exploiter les logiciels et outils conceptuels les plus appropriés pour résoudre une tâche spécifique
Établir ou concevoir un protocole de tests, de contrôles et de mesures.
Communiquer face à un public de spécialistes ou de non-spécialistes, dans des contextes
nationaux et internationaux
Maitriser les méthodes et les moyens de communication en les adaptant aux contextes et aux publics
Communiquer dans une ou plusieurs langues étrangères
Acquis d'apprentissage spécifiques
Etre capable de choisir, de déployer et d'utiliser les technologies les plus a adaptées à un problèem donné pour des problématiques de type Big Data
Contenu de l'AA
Après un rappel téhorique sur les paradigmes et concepts du Big Data, le cours sera essentielment pratique et centré sur la création d'un pipeline de données mélangeant différentes technologies comme le streaming de données, le map reduce, les wide column stores, les document stores, les moteurs de recherche, etc.
Répartition des heures
6 h de théorie, 24 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Cours magistral, travaux de groupes, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels
Langues d'enseignement
Français, anglais
Supports
Copies de présentations, protocoles de laboratoires
Ressources bibliographiques
-
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français, anglais
Modalités d'évaluation :
Les étudiants devront réaliser un ou plusieurs projets durant les heures de cours. Ce ou ces projets seront accompagnés de rapports en anglais. L'évaluation portera sur la qualité des délivrables réalisés ainsi que l'implication des étudiants pendant les heures de cours.
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #3494 intitulée :
Architecture des systèmes et calcul distribué : 42 h, Olivier CORTISSE
Connaissances et compétences préalables
Connaissances générales de l’ordinateur personnel (PC) et des systèmes d’exploitation LINUX et Windows
Connaissances de base des réseaux de communication
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Analyser des produits, processus et performances, de systèmes techniques nouveaux et innovants
Concevoir, développer et améliorer des produits, processus et systèmes techniques
Modéliser, calculer et dimensionner des systèmes
Acquis d'apprentissage spécifiques
Comprendre et mettre en oeuvre les différents éléments matériels des ordinateurs (desktop, portable, serveur, ...)
Comprendre et mettre en oeuvre les système parallèles, concurrents, répartis et distribués.
Contenu de l'AA
Architecture des serveurs et stations de travail
Datacenters
Cloud
Calcul haute performance et parallélisme
Taxinomie des architectures de machines
Modèles de programmation parallèle
Performances
Paradigmes de programmation parallèle
Répartition des heures
20 h de théorie, 22 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, utilisation de logiciels
Langues d'enseignement
Français
Supports
Copies de présentations, syllabus, notes de cours
Ressources bibliographiques
« Organisation et architecture de l’ordinateur. » William Stallings. (Pearson Education)
« Architecture des ordinateurs. Une approche quantitative. » John Hennessy et David Patterson. (Vuibert)
« Le PC. Architecture, maintenance et mise à niveau. » (CampusPress)
« Architecture et technologie des ordinateurs. » Zanella et Ligier (Dunod)
Distributed Systems: Concepts and Design. George Coulouris, Jean Dollimore, Tim Kindberg, Gordon Blair (Pearson edition)
Algorithmique parallèle : Cours et exercices corrigés. Arnaud Legrand et Yves Robert. (Dunod)
Calcul scientifique parallèle : Cours, exemples avec openMP et MPI , exercices corrigés. Frédéric Magoulès, FrançoisXavier Roux (Duniod)
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français
Modalités d'évaluation :
Travaux/rapports/participation : 30 %
Projet : 70 %
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #3495 intitulée :
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Analyser des produits, processus et performances, de systèmes techniques nouveaux et innovants
Concevoir, développer et améliorer des produits, processus et systèmes techniques
Modéliser, calculer et dimensionner des systèmes
Sélectionner et exploiter les logiciels et outils conceptuels les plus appropriés pour résoudre une tâche spécifique
Établir ou concevoir un protocole de tests, de contrôles et de mesures.
Concevoir et gérer des projets de recherche appliquée
Réaliser des simulations, modéliser des phénomènes afin d’approfondir les études et la recherche sur des sujets technologiques ou scientifiques
Mener des études expérimentales, en évaluer les résultats et en tirer des conclusions
Valider les performances et certifier les résultats en fonction des objectifs attendus
Communiquer face à un public de spécialistes ou de non-spécialistes, dans des contextes
nationaux et internationaux
Adopter une attitude éthique et respecter les règles déontologiques des secteurs professionnels
Intégrer les réalités culturelles dans un contexte national et international
S’engager dans une démarche de développement professionnel
Réaliser une veille technologique dans sa sphère d’expertise
Assumer la responsabilité de ses décisions et de ses choix
Organiser son savoir de manière à améliorer son niveau de compétence
Actualiser ses connaissances et s’engager dans les formations complémentaires adéquates
Acquis d'apprentissage spécifiques
Comprendre les algorithmes d'intelligence artificielle et de machine learning traditionnel (hors réseaux de neurones et data mining)
Mettre en place une solution d'intelligence artificielle ou de machine learning traditionnel (hors réseaux de neurones et data mining)
Justifier les choix de conception d'une solution d'intelligence artificielle ou de machine learning traditionnel (hors réseaux de neurones et data mining)
Concevoir et mettre en oeuvre une solution d'intelligence artificielle ou de machine learning traditionnel (hors réseaux de neurones et data mining)
Contenu des AA
Intelligence artificielle
Définition de la terminologie (intelligence artificielle, agent, environnement, rationalité, ...)
Résolution de problème par exploration (heuristique, environnement complexe, contraintes, backtracking, théorie des jeux ...)
Connaissances, raisonnement et planification (agent basé sur les connaissances, logique du premier ordre, inférence, représentation de connaissances, planification automatique, ...)
Incertitudes (quantification, raisonnement probabiliste, prise de décision, processus de décision markovien, multi-agents, programmation probabiliste)
Machine learning
Définition de la terminologie (machine learning, data mining, deep learning, ...)
Régression linéaire
Formulation logique
Modèles probabilistes
Chaîne de markov
Logique floue
Apprentissage par renforcement
Métaheuristique
Répartition des heures
Intelligence artificielle : 7 h de théorie, 4 h d'exercices/Labos, 1 h de travaux
Machine learning : 7 h de théorie, 4 h d'exercices/Labos, 1 h de travaux
Méthodes d'enseignement
Intelligence artificielle : cours magistral, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, utilisation de logiciels
Machine learning : cours magistral, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, utilisation de logiciels
Langues d'enseignement
Intelligence artificielle : français, anglais
Machine learning : français, anglais
Supports
Intelligence artificielle : copies de présentations
Machine learning : copies de présentations
Ressources bibliographiques
Intelligence artificielle
Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition, 4th Foundations, vol. 19.
Osborne, M. J. (2009). An Introduction to Game Theory: International ed. NY: Oxford University PressInc.
Shoham, Y. & Leyton-Brown, K. (2008). Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations. Cambridge University Press
Machine learning
Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition, 4th Foundations, vol. 19.
Talbi, E.G. (2009). Metaheuristics: From Design to Implementation. Wiley
Nowak, M.A. (2006). Evolutionary Dynamics. Harvard University Press
Mohri, M., Rostamizadeh, A., & Talwalkar, A. (2018). Foundations of machine learning. MIT press.
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français, anglais
Modalités d'évaluation :
20% d'évaluation continue non remédiable
80% d'examen oral
Note : un concours d'intelligence artificiel est organisé dans le cadre du cours. Les étudiants qui ont réalisé un travail remarquable (évalué par l'enseignant sur base du travail et du résultat au concours) peuvent obtenir une note et être dispensé de l'examen oral (la note du travail est alors assimilée à celle de l'examen).
Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :
Intelligence artificielle : non
Machine learning : non
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #1513 intitulée :
Bonnes connaissances en systèmes d'exploitation et en langage C
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Analyser des produits, processus et performances, de systèmes techniques nouveaux et innovants
Sélectionner et exploiter les logiciels et outils conceptuels les plus appropriés pour résoudre une tâche spécifique
S’engager dans une démarche de développement professionnel
Actualiser ses connaissances et s’engager dans les formations complémentaires adéquates
Acquis d'apprentissage spécifiques
Calculer la faisabilité d'un système temps réel.
Mettre en place un système d'exploitation temps réel sur différentes architectures embarquées.
Différencier les caratéristiques d'un OS en fonction du matériel sur lequel il doit fonctionner.
Définir quel algorithme d'ordonnancement utiliser en fonction des contraintes
Contenu des AA
Projet et séminaire de systèmes embarqués
Formation dans le cadre des systèmes embarqués
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie
Rappel des généralités sur les systèmes d'exploitation.
Spécificités des OS pour l'embarqué et des OS temps réel.
Algorithmes d'ordonnancement pour le temps réel.
Introduction à FreeRTOS
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires
Cas pratique d'un OS embarqué temps réel : FreeRTOS.
Exercices et manipulations avec FreeRTOS sur différentes architectures.
Répartition des heures
Projet et séminaire de systèmes embarqués : 15 h de séminaires
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie : 8 h de théorie, 6 h d'exercices/Labos
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires : 15 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Projet et séminaire de systèmes embarqués : activités pédagogiques extérieures, étude de cas
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie : cours magistral, approche par situation problème
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires : approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, utilisation de logiciels
Langues d'enseignement
Projet et séminaire de systèmes embarqués : français
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie : français
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires : français
Supports
Projet et séminaire de systèmes embarqués : copies de présentations
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie : syllabus
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires : syllabus
Ressources bibliographiques
Projet et séminaire de systèmes embarqués
-
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie
Syllabus
FreeRTOS V9.0.0 Reference Manual (disponible en ligne gratuitement, FreeRTOS.org)
Mastering the FreeRTOS Real Time Kernel - a Hands On Tutorial Guide (disponible en ligne gratuitement, FreeRTOS.org), Richard Barry
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires
Syllabus
FreeRTOS V9.0.0 Reference Manual (disponible en ligne gratuitement, FreeRTOS.org)
Mastering the FreeRTOS Real Time Kernel - a Hands On Tutorial Guide (disponible en ligne gratuitement, FreeRTOS.org), Richard Barry
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français
Modalités d'évaluation :
20% de la note globale pour "Projet et séminaire de systèmes embarqués", évaluation continue : non remédiable en seconde session
30% de la note globale pour "Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie" : examen écrit
50% de la note globale pour "Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires" : examen sur PC
Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :
Projet et séminaire de systèmes embarqués : oui
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : théorie : non
Systèmes d'exploitation pour l'embarqué : laboratoires : non
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #1750 intitulée :
Système de commande et de supervision : 40 h, Fabrice SCOPEL
Connaissances et compétences préalables
Se référer aux prérequis et aux corequis.
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Concevoir, développer et améliorer des produits, processus et systèmes techniques
Sélectionner et exploiter les logiciels et outils conceptuels les plus appropriés pour résoudre une tâche spécifique
Établir ou concevoir un protocole de tests, de contrôles et de mesures.
Concevoir et gérer des projets de recherche appliquée
Réunir les informations nécessaires au développement de projets de recherche
Réaliser des simulations, modéliser des phénomènes afin d’approfondir les études et la recherche sur des sujets technologiques ou scientifiques
Mener des études expérimentales, en évaluer les résultats et en tirer des conclusions
S’intégrer et contribuer au développement de son milieu professionnel
Planifier le travail en respectant les délais et contraintes du secteur professionnel (sécurité …)
Travailler en autonomie et en équipe dans le respect de la culture d’entreprise
Manager des équipes
Élaborer une stratégie de communication
S’engager dans une démarche de développement professionnel
Assumer la responsabilité de ses décisions et de ses choix
Acquis d'apprentissage spécifiques
Les étudiants seront capables de travailler en équipe et de mener à bien un projet technologique nécessitant l'acquisition de nouvelles connaissances dans les domaines de l'automatisation.
Contenu de l'AA
Cette activité d'apprentissage se déroule durant toute une semaine en fin d'année scolaire. Les étudiants seront séparés en groupes et devront mener à bien un projet technique. Ce projet nécessitera d'acquérir de nouvelles connaissances et d'en faire le lien avec différentes sciences du cursus. Une bonne organisation du travail est également primordiale. Les thématiques abordées (IEC 61131-3, PLC, HMI, Drive, bus de terrains, simulation de process, etc. ) peuvent varier d'une année à l'autre.
Répartition des heures
40 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels, Travail en autonomie (présentiel / distanciel)
Langues d'enseignement
Français
Supports
Copies de présentations, syllabus, notes de cours, activités sur eCampus, protocoles de laboratoires
Ressources bibliographiques
Concepts théoriques : Programmation & mise en réseau d’une solution automatisée complète, SCOPEL F. - notes de cours, HEH - Département des Sciences et technologies, 2024.
Applications : Travaux dirigés & Travaux pratiques, SCOPEL F. - notes de cours, HEH - Département des Sciences et technologies, 2024.
BERGER, H., Automating with STEP 7 in LAD and FBD: SIMATIC S7-300/400 Programmable Controllers – 5nd edition, Wiley VCH, 2012
BERGER, H., Automating with Simatic Controllers, Software, Programming, Data Communication, Operator Control and Process Monitoring - fifth edition, Wiley VCH, 2012
BERGER, H., Automating with SIMATIC: Integrated Automation with SIMATIC S7-300/400: Controllers, Software, Programming, Data Communication, Operator Control and Process Monitoring - second edition, Wiley VCH, 2004
Sites internet :
Siemens Sitrain : Tests en ligne,
https://www.sitrain-learning.siemens.com/FR/fr/rw78288/Tests-de-prérequis-en-ligne
consulté le 22 août 2024.
Schneider Electric Education : Cahiers techniques & shémathèque
http://www.schneider-electric.be/sites/belgium/fr/support/publication/publication-introduction.page
consulté le 22 août 2024.
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français
Modalités d'évaluation :
Durant une semaine intensive, les étudiants devront réaliser un projet en équipe.
La semaine sera clôturée par une présentation des résultats.
Leur niveau d'implication pendant cette semaine, la qualité du travail réalisé et la présentation finale feront office d'évaluation.
Pour des raisons évidentes de logistique, il n'est pas possible de réorganiser cette semaine pendant la seconde session. Un échec à cette UE est dès lors non remédiable en seconde session.
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #1750 intitulée :
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Analyser des produits, processus et performances, de systèmes techniques nouveaux et innovants
Concevoir, développer et améliorer des produits, processus et systèmes techniques
Modéliser, calculer et dimensionner des systèmes
Sélectionner et exploiter les logiciels et outils conceptuels les plus appropriés pour résoudre une tâche spécifique
Établir ou concevoir un protocole de tests, de contrôles et de mesures.
Communiquer face à un public de spécialistes ou de non-spécialistes, dans des contextes
nationaux et internationaux
Maitriser les méthodes et les moyens de communication en les adaptant aux contextes et aux publics
Communiquer dans une ou plusieurs langues étrangères
Acquis d'apprentissage spécifiques
Etre capable de choisir, de déployer et d'utiliser les technologies les plus a adaptées à un problèem donné pour des problématiques de type Big Data
Contenu de l'AA
Après un rappel téhorique sur les paradigmes et concepts du Big Data, le cours sera essentielment pratique et centré sur la création d'un pipeline de données mélangeant différentes technologies comme le streaming de données, le map reduce, les wide column stores, les document stores, les moteurs de recherche, etc.
Répartition des heures
6 h de théorie, 24 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Cours magistral, travaux de groupes, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels
Langues d'enseignement
Français, anglais
Supports
Copies de présentations, protocoles de laboratoires
Ressources bibliographiques
-
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français, anglais
Modalités d'évaluation :
Les étudiants devront réaliser un ou plusieurs projets durant les heures de cours. Ce ou ces projets seront accompagnés de rapports en anglais. L'évaluation portera sur la qualité des délivrables réalisés ainsi que l'implication des étudiants pendant les heures de cours.
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #3494 intitulée :
Architecture des systèmes et calcul distribué : 42 h, Olivier CORTISSE
Connaissances et compétences préalables
Connaissances générales de l’ordinateur personnel (PC) et des systèmes d’exploitation LINUX et Windows
Connaissances de base des réseaux de communication
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Analyser des produits, processus et performances, de systèmes techniques nouveaux et innovants
Concevoir, développer et améliorer des produits, processus et systèmes techniques
Modéliser, calculer et dimensionner des systèmes
Acquis d'apprentissage spécifiques
Comprendre et mettre en oeuvre les différents éléments matériels des ordinateurs (desktop, portable, serveur, ...)
Comprendre et mettre en oeuvre les système parallèles, concurrents, répartis et distribués.
Contenu de l'AA
Architecture des serveurs et stations de travail
Datacenters
Cloud
Calcul haute performance et parallélisme
Taxinomie des architectures de machines
Modèles de programmation parallèle
Performances
Paradigmes de programmation parallèle
Répartition des heures
20 h de théorie, 22 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, utilisation de logiciels
Langues d'enseignement
Français
Supports
Copies de présentations, syllabus, notes de cours
Ressources bibliographiques
« Organisation et architecture de l’ordinateur. » William Stallings. (Pearson Education)
« Architecture des ordinateurs. Une approche quantitative. » John Hennessy et David Patterson. (Vuibert)
« Le PC. Architecture, maintenance et mise à niveau. » (CampusPress)
« Architecture et technologie des ordinateurs. » Zanella et Ligier (Dunod)
Distributed Systems: Concepts and Design. George Coulouris, Jean Dollimore, Tim Kindberg, Gordon Blair (Pearson edition)
Algorithmique parallèle : Cours et exercices corrigés. Arnaud Legrand et Yves Robert. (Dunod)
Calcul scientifique parallèle : Cours, exemples avec openMP et MPI , exercices corrigés. Frédéric Magoulès, FrançoisXavier Roux (Duniod)
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français
Modalités d'évaluation :
Travaux/rapports/participation : 30 %
Projet : 70 %
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #2335 intitulée :
Signaux et systèmes numériques : 21 h, Fabrice HUBERT
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : 20 h, Fabrice HUBERT
Connaissances et compétences préalables
Automatique, transformées de Laplace et de Fourier, nombres complexes, filtrage analogique
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Modéliser, calculer et dimensionner des systèmes
Sélectionner et exploiter les logiciels et outils conceptuels les plus appropriés pour résoudre une tâche spécifique
Concevoir et gérer des projets de recherche appliquée
Réaliser des simulations, modéliser des phénomènes afin d’approfondir les études et la recherche sur des sujets technologiques ou scientifiques
Acquis d'apprentissage spécifiques
Les étudiants seront capables :
de calculer des systèmes à signaux échantillonnés
Contenu des AA
Signaux et systèmes numériques
Etude de la tranformée en Z et résolution d'équations recurrentes,
Etude des filtres numériques et stabilité des systèmes discrets,
Eléments d'automatique numérique, calcul et optimisation d'un PID numérique,
Théorie de l'échantillonnage et théorème de Shannon.
Utilisation d'outils de simulation dédiés au traitement des signaux échantillonnés.
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops)
Transformation en Z, systèmes échantillonnés, outils de simulation.
Répartition des heures
Signaux et systèmes numériques : 21 h de théorie
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : 20 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Signaux et systèmes numériques : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, utilisation de logiciels
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : travaux de groupes, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, étude de cas, utilisation de logiciels
Langues d'enseignement
Signaux et systèmes numériques : français
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : français
Supports
Signaux et systèmes numériques : syllabus, notes de cours, notes d'exercices, activités sur eCampus
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : syllabus, notes de cours, notes d'exercices, activités sur eCampus
Ressources bibliographiques
Signaux et systèmes numériques
"Signaux et Systèmes" Volume 6/7 Ir.F.HUBERT
« Engineering mathematics, a modern foundation for Electronic, Electrical and Systems Engineers »_CROFT, DAVISON and HARGREAVES_De Montfort University_Editions ADDISON WESLEY'
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops)
"Signaux et Systèmes" Volume 6/7 Ir.F.HUBERT : protocole de laboratoires
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français
Modalités d'évaluation :
Test dispensatoire à la fin du cours ( hors session ).
Examen en session ( 80 % des points ).
Travaux dirigés obligatoires ( 20 % des points ).
Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :
Signaux et systèmes numériques : non
Travaux dirigés sur outils de simulation (Workshops) : non
Fiche indisponible
Cette fiche ects d'UE 2024-2025 est indisponible.
Fiche indisponible
Cette fiche ects d'UE 2024-2025 est indisponible.
Fiche indisponible
Cette fiche ects d'UE 2024-2025 est indisponible.
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #3489 intitulée :
Principes de fonctionnement d’un système d’exploitation.
Langage de programmation C
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Analyser des produits, processus et performances, de systèmes techniques nouveaux et innovants
Concevoir, développer et améliorer des produits, processus et systèmes techniques
Établir ou concevoir un protocole de tests, de contrôles et de mesures.
Concevoir et gérer des projets de recherche appliquée
Mener des études expérimentales, en évaluer les résultats et en tirer des conclusions
Valider les performances et certifier les résultats en fonction des objectifs attendus
S’intégrer et contribuer au développement de son milieu professionnel
Évaluer les coûts et la rentabilité de son projet
S’engager dans une démarche de développement professionnel
Réaliser une veille technologique dans sa sphère d’expertise
Actualiser ses connaissances et s’engager dans les formations complémentaires adéquates
Acquis d'apprentissage spécifiques
Appréhender et comprendre les enjeux des systèmes parallèles
Savoir choisir un degré de parallélisme adapté au problème à traiter et en adéquation avec les caractéristiques du matériel utilisé
Se familiariser avec le HPC et les différents niveaux de parallélismes des architectures
Savoir programmer des systèmes en exploitant le multithreading et les GPU
Contenu des AA
Parallélisme : théorie
Classification du parallélisme
Évolution du parallélisme
Systèmes hétérogènes
High Performance Computing
Parallélisme : laboratoires
Introduction théorique (en anglais) :
Le parallélisme
Les graphes de dépendance
Multithreading
General-purpose Computing on GPU avec CUDA
Laboratoires (en anglais) :
Rappel des notions de pointeurs et des allocations dynamiques
Parallélisation naïve d'un algorithme séquentiel
Parallélisation du même algorithme en tenant compte des spécificités du matériel utilisé
Introduction à la programmation sur GPU avec CUDA
Répartition des heures
Parallélisme : théorie : 9 h de théorie
Parallélisme : laboratoires : 18 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Parallélisme : théorie : cours magistral, approche interactive, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels
Parallélisme : laboratoires : cours magistral, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels
Langues d'enseignement
Parallélisme : théorie : français, anglais
Parallélisme : laboratoires : français, anglais
Supports
Parallélisme : théorie : copies de présentations, syllabus
Parallélisme : laboratoires : copies de présentations, syllabus
Ressources bibliographiques
Parallélisme : théorie
High performance computing, M. Loudikes, C. Severance et K. Dowd, O'Reilly, 1998
Distributed Computing: fundamentals, simulations, and advanced topics, H. Attiya, Wiley-Blackwell, 2004
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Analyser des produits, processus et performances, de systèmes techniques nouveaux et innovants
Concevoir, développer et améliorer des produits, processus et systèmes techniques
Modéliser, calculer et dimensionner des systèmes
Sélectionner et exploiter les logiciels et outils conceptuels les plus appropriés pour résoudre une tâche spécifique
Établir ou concevoir un protocole de tests, de contrôles et de mesures.
Concevoir et gérer des projets de recherche appliquée
Réaliser des simulations, modéliser des phénomènes afin d’approfondir les études et la recherche sur des sujets technologiques ou scientifiques
Mener des études expérimentales, en évaluer les résultats et en tirer des conclusions
Valider les performances et certifier les résultats en fonction des objectifs attendus
Communiquer face à un public de spécialistes ou de non-spécialistes, dans des contextes
nationaux et internationaux
Adopter une attitude éthique et respecter les règles déontologiques des secteurs professionnels
Intégrer les réalités culturelles dans un contexte national et international
S’engager dans une démarche de développement professionnel
Réaliser une veille technologique dans sa sphère d’expertise
Assumer la responsabilité de ses décisions et de ses choix
Organiser son savoir de manière à améliorer son niveau de compétence
Actualiser ses connaissances et s’engager dans les formations complémentaires adéquates
Acquis d'apprentissage spécifiques
Comprendre les algorithmes d'intelligence artificielle et de machine learning traditionnel (hors réseaux de neurones et data mining)
Mettre en place une solution d'intelligence artificielle ou de machine learning traditionnel (hors réseaux de neurones et data mining)
Justifier les choix de conception d'une solution d'intelligence artificielle ou de machine learning traditionnel (hors réseaux de neurones et data mining)
Concevoir et mettre en oeuvre une solution d'intelligence artificielle ou de machine learning traditionnel (hors réseaux de neurones et data mining)
Contenu des AA
Intelligence artificielle
Définition de la terminologie (intelligence artificielle, agent, environnement, rationalité, ...)
Résolution de problème par exploration (heuristique, environnement complexe, contraintes, backtracking, théorie des jeux ...)
Connaissances, raisonnement et planification (agent basé sur les connaissances, logique du premier ordre, inférence, représentation de connaissances, planification automatique, ...)
Incertitudes (quantification, raisonnement probabiliste, prise de décision, processus de décision markovien, multi-agents, programmation probabiliste)
Machine learning
Définition de la terminologie (machine learning, data mining, deep learning, ...)
Régression linéaire
Formulation logique
Modèles probabilistes
Chaîne de markov
Logique floue
Apprentissage par renforcement
Métaheuristique
Répartition des heures
Intelligence artificielle : 7 h de théorie, 4 h d'exercices/Labos, 1 h de travaux
Machine learning : 7 h de théorie, 4 h d'exercices/Labos, 1 h de travaux
Méthodes d'enseignement
Intelligence artificielle : cours magistral, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, utilisation de logiciels
Machine learning : cours magistral, approche par projets, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, utilisation de logiciels
Langues d'enseignement
Intelligence artificielle : français, anglais
Machine learning : français, anglais
Supports
Intelligence artificielle : copies de présentations
Machine learning : copies de présentations
Ressources bibliographiques
Intelligence artificielle
Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition, 4th Foundations, vol. 19.
Osborne, M. J. (2009). An Introduction to Game Theory: International ed. NY: Oxford University PressInc.
Shoham, Y. & Leyton-Brown, K. (2008). Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations. Cambridge University Press
Machine learning
Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition, 4th Foundations, vol. 19.
Talbi, E.G. (2009). Metaheuristics: From Design to Implementation. Wiley
Nowak, M.A. (2006). Evolutionary Dynamics. Harvard University Press
Mohri, M., Rostamizadeh, A., & Talwalkar, A. (2018). Foundations of machine learning. MIT press.
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français, anglais
Modalités d'évaluation :
20% d'évaluation continue non remédiable
80% d'examen oral
Note : un concours d'intelligence artificiel est organisé dans le cadre du cours. Les étudiants qui ont réalisé un travail remarquable (évalué par l'enseignant sur base du travail et du résultat au concours) peuvent obtenir une note et être dispensé de l'examen oral (la note du travail est alors assimilée à celle de l'examen).
Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :
Intelligence artificielle : non
Machine learning : non
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #2363 intitulée :
Protection des données personnelles : 15 h, Jean-Paul SZCZEPANSKI
Gestion informatique des données : 15 h, Jean-Paul SZCZEPANSKI
Connaissances et compétences préalables
Informatiques de base : Acronymes, Routeur, Firewall, DMZ, LDAP
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Concevoir et gérer des projets de recherche appliquée
Réunir les informations nécessaires au développement de projets de recherche
S’intégrer et contribuer au développement de son milieu professionnel
Élaborer une stratégie de communication
Entreprendre et innover, dans le cadre de projets personnels ou par l’initiative et l’implication au
sein de l’entreprise
Traduire des stratégies en actions concrètes en s’ajustant à la vision de l’entreprise
Communiquer face à un public de spécialistes ou de non-spécialistes, dans des contextes
nationaux et internationaux
Maitriser les méthodes et les moyens de communication en les adaptant aux contextes et aux publics
S’engager dans une démarche de développement professionnel
Organiser son savoir de manière à améliorer son niveau de compétence
Acquis d'apprentissage spécifiques
Appréhender la notion d'audit de sécurité
Contenu des AA
Protection des données personnelles
Cours : Introduction
Le RGPD – Définitions essentielles : les données personnelles
Les principes fondamentaux : le traitement des données
Les réglementations européennes
Les droits de la personne et les atteintes
Les obligations du DPO, les responsabilités et les sanctions
La sécurité des données et les règles de transmission
Conclusion
Exercices : Maitriser le RGPD dans l’entreprise
Labos : comment, concrètement, appliquer le RGPD
Gestion informatique des données
Cours : Introduction
Types de données (classification : Secret, Confidentiel, Usage Interne, Public)
Règles de Sécurité physique et logique
Protection des données d’entreprise
Méthode d’accès aux données
Le cloud computing et stockage d’information
Conclusion
Exercices : Cas d’utilisation : PCI-DSS
Labos : Translation des contraintes PCI-DSS vers différentes infrastructure
Répartition des heures
Protection des données personnelles : 9 h de théorie, 6 h d'exercices/Labos
Gestion informatique des données : 9 h de théorie, 6 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Protection des données personnelles : approche interactive, approche par situation problème, étude de cas
Gestion informatique des données : approche interactive, approche par situation problème, étude de cas
Langues d'enseignement
Protection des données personnelles : français
Gestion informatique des données : français
Supports
Protection des données personnelles : copies de présentations, notes de cours, notes d'exercices
Gestion informatique des données : copies de présentations, notes de cours, notes d'exercices
Ressources bibliographiques
Protection des données personnelles
https://www.belgium.be/fr/justice/respect_de_la_vie_privee/protection_des_donnees_personnelles
RGPD – le comprendre et le mettre en œuvre ISBN :978-2-409-02538-9
Guide Juridique du RGPD ISBN : 978-2-409-02308-8
Maitriser le RGPD dans l’entreprise ISBN : 978-2-7579-0837-2
Protection des données à caractères personnel & PME ISBN : 978-2-87496-363-6
Gestion informatique des données
PCI Security standards Council – Document Library
https://www.pcisecuritystandards.org/document_library?category=programs&document=rem_assess_guide
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français
Modalités d'évaluation :
Evaluation : 1 seule note à l’UE
50% Gestion informatique des données
50% Protection des données personnelles
Méthode d’évaluation:
- Taux de présence au cours
- Présentation orale d’un projet couvrant les 2 cours : Powerpoint + Document (pdf) explicatif
20 minutes de présentation /10 minutes Questions/Réponses
Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :
Protection des données personnelles : oui
Gestion informatique des données : non
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #2438 intitulée :
Projet en cybersécurité (CSC) : 21 h, Olivier CORTISSE
Connaissances et compétences préalables
Maîtrise de la programmation C
Notions de systèmes d'exploitation
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Concevoir, développer et améliorer des produits, processus et systèmes techniques
Modéliser, calculer et dimensionner des systèmes
Acquis d'apprentissage spécifiques
Énumérer et décrire les différentes vulnérabilités vues au cours
Expliquer et illustrer le fonctionnement des vulnérabilités vues au cours
Énumérer et décrire les différentes contre mesures et bonnes pratiques de programmation vues au cours
Expliquer et illustrer le fonctionnement des contres mesures et bonnnes pratiques vues au cours
Évaluer et critiquer la sécurité mise en place dans un système informatique
Sécuriser un système de virtualisation
Contenu des AA
Sécurité des systèmes
Règles de bonne pratique en sécurité et cybersécurité
Projet en cybersécurité (CSC)
Participation au Cybersecurity Challenge (CSC, https://www.cybersecuritychallenge.be/)
Répartition des heures
Sécurité des systèmes : 4 h de théorie, 5 h d'exercices/Labos
Projet en cybersécurité (CSC) : 21 h de travaux
Méthodes d'enseignement
Sécurité des systèmes : cours magistral, approche par projets, étude de cas, utilisation de logiciels
Projet en cybersécurité (CSC) : cours magistral, approche par projets, étude de cas, utilisation de logiciels
Langues d'enseignement
Sécurité des systèmes : français
Projet en cybersécurité (CSC) : français
Supports
Sécurité des systèmes : copies de présentations, syllabus, notes de cours
Projet en cybersécurité (CSC) : copies de présentations
Ressources bibliographiques
Sécurité des systèmes
Erickson, J. (2008). Hacking, 2nd Edition: The Art of Exploitation. No Starch Press
Viega, J. & Messier, M. (2003). Secure Programming Cookbook for C and C++: Recipes for Cryptography, Authentication, Input Validation & More. O'Reilly Media
Cannings, R., Zane Lackey, H.D.R.C., Dwivedi, H. & Lackey, Z. (2008). Hacking sur le Web 2.0: Vulnérabilité du Web 2.0 et sécurisation. Pearson
Goupille, P.A. (2008). Technologie des ordinateurs et des réseaux - 8e éd.: Cours et exercices corrigés. Dunod
Stallings, W. (2013). Computer Organization and Architecture: International Edition. Pearson Education Limited
Projet en cybersécurité (CSC)
Erickson, J. (2008). Hacking, 2nd Edition: The Art of Exploitation. No Starch Press
Viega, J. & Messier, M. (2003). Secure Programming Cookbook for C and C++: Recipes for Cryptography, Authentication, Input Validation & More. O'Reilly Media
Cannings, R., Zane Lackey, H.D.R.C., Dwivedi, H. & Lackey, Z. (2008). Hacking sur le Web 2.0: Vulnérabilité du Web 2.0 et sécurisation. Pearson
Goupille, P.A. (2008). Technologie des ordinateurs et des réseaux - 8e éd.: Cours et exercices corrigés. Dunod
Stallings, W. (2013). Computer Organization and Architecture: International Edition. Pearson Education Limited
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français
Modalités d'évaluation :
Examen écrit
Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :
Sécurité des systèmes : oui
Projet en cybersécurité (CSC) : non
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #3491 intitulée :
Techniques de programmation avancées 4 : 33 h, Olivier CORTISSE
Connaissances et compétences préalables
Maîtrise d'un langage de programmation POO
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
Concevoir, développer et améliorer des produits, processus et systèmes techniques
Modéliser, calculer et dimensionner des systèmes
Acquis d'apprentissage spécifiques
Les étudiants devront être capables de travailler en équipe, de concevoir et de mener à bien des projets logiciels
Contenu des AA
Données semi-structurées
SGML : l'ancètre du XML
Structure de documents XML
Les espaces de noms
Validation par DTD
Validation par schéma W3C : XSD
Interrogation avec XPath
La transformation avec XSLT
Techniques de programmation avancées 4
Python scientifique
POO
Multithreading
Multiprocessing
Répartition des heures
Données semi-structurées : 3 h de théorie, 9 h d'exercices/Labos
Techniques de programmation avancées 4 : 12 h de théorie, 21 h d'exercices/Labos
Méthodes d'enseignement
Données semi-structurées : cours magistral, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels
Techniques de programmation avancées 4 : cours magistral, travaux de groupes, approche par projets, étude de cas, utilisation de logiciels
Langues d'enseignement
Données semi-structurées : français
Techniques de programmation avancées 4 : français
Supports
Données semi-structurées : copies de présentations, syllabus, activités sur eCampus
Techniques de programmation avancées 4 : copies de présentations, syllabus, notes de cours
Ressources bibliographiques
Données semi-structurées
XML cours et exercices, A. Brillant, Eyrolles, 2010
Techniques de programmation avancées 4
Apprendre la Programmation Orientée Objet avec le langage Python, Vincent BOUCHENY, Editions ENI, 2020
Python 3 Les fondamentaux du langage, Sébastien CHAZALLET, Editions ENI, 2023
Python Introduction au calcul numérique, Michel ROUSSELET, Editions ENI, 2020
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français
Modalités d'évaluation :
30 % pour l'AA Données semi-structurées : examen 100% pratique
70 % pour l'AA Techniques de programmation avancées 4 : projet
Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :
Données semi-structurées : non
Techniques de programmation avancées 4 : non
2024-2025
Avenue Victor Maistriau 8a 7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #3492 intitulée :
Cours magistral, approche interactive, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels
Langues d'enseignement
Français, anglais
Supports
Copies de présentations
Ressources bibliographiques
Gandrud, C. (2018). Reproducible research with R and R studio. Chapman and Hall/CRC.
Wickham, H., Çetinkaya-Rundel, M., & Grolemund, G. (2023). R for data science. " O'Reilly Media, Inc.".
Grolemund, G. (2014). Hands-on programming with R: Write your own functions and simulations. " O'Reilly Media, Inc.".
Verzani, J. (2011). Getting started with RStudio. " O'Reilly Media, Inc.".
Kronthaler, F., & Zöllner, S. (2021). Data analysis with RStudio. An Easygoing Introduction, 7-131.
Horton, N. J., & Kleinman, K. (2015). Using R and RStudio for data management, statistical analysis, and graphics. CRC Press.
Nazarathy, Y., & Klok, H. (2021). Statistics with Julia: fundamentals for data science, machine learning and artificial intelligence. Springer Nature.
Klok, H., & Nazarathy, Y. (2019). Statistics with julia: Fundamentals for data science, machine learning and artificial intelligence.
Heitzinger, C. (2022). Algorithms with JULIA: Optimization, Machine Learning, and Differential Equations Using the JULIA Language. Springer Nature.
Kaminski, B. (2023). Julia for Data Analysis. Manning Publications .
Kumar Dash, S. (2021). Hands-On Julia Programming: An Authoritative Guide to the Production-Ready Systems in Julia. BPB Publications.
Lauwens, B., & Downey, A. (2019). Think Julia: How to Think Like a Computer Scientist." O'Reilly Media, Inc.".
