Aperçu des sections

  • Présentation

    CIV8760 - Gestion de données en transport

    Responsable et chargé du cours

    Pr. Nicolas Saunier
    Local: B324.2
    Courriel: nicolas.saunier@polymtl.ca

    Chargé de travaux pratiques: Frédérick Chabot
    Courriel: frederick.chabot@polymtl.ca

  • Semaine 1 (29/08): Introduction

    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
    • Tâches à faire avant la rencontre synchrone de mardi:

      • prendre connaissance du plan de cours
      • question de préparation: réfléchir à des données de transport et leur origine
  • Semaine 2 (05/09): Méthodes de collecte de données

    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
  • Semaine 3 (12/09): Traitement de données

    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
    • Tâches à faire avant la rencontre synchrone de mardi:

    • Icône Test
  • Semaines 4-5 (19-26/09): Bases de données

    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)
    • Tâches à faire avant la rencontre synchrone de mardi 19 septembre:

    • Icône Test
    • Tâches à faire avant la rencontre synchrone de mardi 26 septembre:

    • Icône Devoir
    • Ressources:

    • Icône Test
    • Icône Fichier
  • Semaine 6 (3/10): Contrôle périodique

  • Semaine 8 (17/10): Données spatiales

    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
  • Semaine 9 (24/11): Analyse statistique

    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
  • Semaine 10 (31/10): Modèles statistiques

    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
    • Tâches à faire avant la rencontre synchrone de mardi:

      • Installer Tanagra (sur Windows, possible en émulation ou machine virtuelle sur Mac ou Linux)
  • Semaine 11 (7/11): Visualisation de données

    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
  • Semaines 12-13 (14-21/11): Fouille de données

    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
  • Semaine 14 (27/11): Analyse spatiale

    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
    • Tâches à faire avant la rencontre synchrone de mardi:

    • Icône Devoir
    • Ressources:

    • Icône URL
  • Ressources