CIV8760 - Gestion de données en transport
Aperçu des sections
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CIV8760 - Gestion de données en transport
Responsable et chargé du cours
Pr. Nicolas Saunier
Local: B324.2
Courriel: nicolas.saunier@polymtl.caChargé de travaux pratiques: Frédérick Chabot
Courriel: frederick.chabot@polymtl.ca -
La semaine 1 porte sur l'introduction au cours ; si le temps le permet, nous aborderons les types de variables, présentés dans le chapitre 1 des notes de cours.
À la fin de la semaine, vous devez être en mesure de:
- connaître le contexte du cours: d'où viennent les données de transport?
- distinguer les types de variables
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- prendre connaissance du plan de cours
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- question de préparation: réfléchir à des données de transport et leur origine
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La semaine 2 porte sur les méthodes de collecte de données, présentées dans le chapitre 2 des notes de cours.
À la fin de la semaine, vous devez être en mesure de:
- décrire et choisir les méthodes de collecte de données de transport selon le contexte et les objectifs
Aussi, le premier TP se déroulera le vendredi 9 septembre-
- Question optionnelle: demander à un SIAG (ChatGPT, Bard, etc.) quelles ont les différentes catégories de méthode de collecte de données en transport et comparer au cours
- Question optionnelle: demander à un SIAG (ChatGPT, Bard, etc.) quelles ont les différentes catégories de méthode de collecte de données en transport et comparer au cours
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La semaine 3 porte sur le traitement de données, présenté dans le chapitre 3 des notes de cours.
À la fin de la semaine, vous devez être en mesure de:
- utiliser les principales structures de données
- concevoir un algorithme simple pour traiter des données
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Les semaines 4 et 5 portent sur bases de données, présentées dans le chapitre 4 des notes de cours.
À la fin de la semaine, vous devez être en mesure de:
- concevoir un modèle Entité/Association pour représenter un système
- concevoir un modèle relationnel
- utiliser le langage SQL pour faire des requêtes sur une base de données relationnelle: création de base de données, affichage d'information (filtre et agrégation)
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- Installer DB Browser for SQLite
- Installer DB Browser for SQLite
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La semaine 8 porte sur les données spatiales, présentées dans le chapitre 5 des notes de cours.
À la fin de la semaine, vous devez être en mesure de:
- connaître les fonctions d'un système d'information géographique (SIG)
- distinguer les différents formats de données spatiales
- savoir identifier les systèmes de coordonnées et les projeter
- utiliser des requêtes SQL simples avec des données et fonctions spatiales
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- Installer QGIS et spatialite (GUI) (binaires Windows en bas de la page) (instructions Mac)
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La semaine 9 porte sur l'analyse statistique, présentée dans le chapitre 6 des notes de cours.
À la fin de la semaine, vous devez être en mesure de:
- Appliquer les méthodes simples de description des données
- Interpréter et appliquer quelques distributions utilisées en transport
- Calculer des intervalles de confiance, des tailles d'échantillons et effectuer des tests d'hypothèses
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La semaine 10 porte sur les modèles statistiques, présentés dans le chapitre 7 des notes de cours.
À la fin de la semaine, vous devez être en mesure de:
- choisir le modèle statistique approprié
- estimer le modèle et sélectionner les attributs
- interpréter les résultats de l'estimation d'un modèle
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- Installer Tanagra (sur Windows, possible en émulation ou machine virtuelle sur Mac ou Linux)
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La semaine 12 porte sur la visualisation de données, présentée dans le chapitre 8 des notes de cours.
À la fin de la semaine, vous devez être en mesure de:
- connaître les principaux types de graphiques pour représenter des données
- appliquer les bonnes pratiques de visualisation des données
- développer son esprit critique
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Les semaines 13 et 14 portent sur la fouille de données, présentée dans le chapitre 9 des notes de cours.
À la fin de la semaine, vous devez être en mesure de:
- distinguer les grandes catégories de méthodes d'apprentissage et leur domaine d'application
- comprendre les algorithmes simples d'apprentissage non-supervisés (segmentation) et supervisés (classification et régression)
- savoir appliquer ces méthodes et en interpréter les résultats
- mesurer la performance des méthodes et comprendre les risques du sur-ajustement
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La semaine 14 porte sur l'analyse spatiale, présentée dans le chapitre 10 des notes de cours.
À la fin de la semaine, vous devez être en mesure de:
- savoir calculer des mesures descriptives de données spatiales, en particulier d'ensembles de points
- comprendre les motifs de points et processus ponctuels et savoir tester leur distribution
- comprendre et savoir appliquer les mesures d'auto-corrélation spatiales
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- Installer GeoDa
- Installer GeoDa
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Tableaux des lois statistiques (Chi2, normale, Student)
