Département des Sciences et technologies

2024-2025

Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons

Fiche ects de l'unité d'enseignement #3492 intitulée :

Programmation scientifique

Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1

Informations

Responsable d'UE : Jean-Sébastien LERAT

Bloc : MA1 Info

Période : 2e quadrimestre

Durée : 18 h

Crédits : 2 ects

UE Prérequises : aucune

UE Corequises : aucune

Activité d'apprentissage (AA)

Connaissances et compétences préalables

Maîtrrise de la programmation procédirale, impérative et orientée objets

Connaissances mathématiques acquises dans les activités des blocs précédents

Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES

Acquis d'apprentissage spécifiques

Contenu de l'AA

  • Recherche reproductible (randomness)
  • Erreurs numériques : overflow/underflow, erreurs d'arrondi, conditionnement, perte de mémorie, addition/logarithme
  • R : langage, test d'hypothèses (t-test, Wilcoxon, Regression), graphique, RStudio
  • Julia : langage, séries temporelles, valeurs manquantes, équations différentielles, algorithmes d'optimisation, graphique

Répartition des heures

8 h de théorie, 10 h d'exercices/Labos

Méthodes d'enseignement

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.".

Évaluation et pondération

Méthode d'évaluation : note globale à l'UE

Langues d'évaluation : français, anglais

Modalités d'évaluation :

100% Travail à réaliser