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Description

  • Principaux défis et enjeux
  • Les principaux paradigmes des données et des traitements
  • Vision transdisciplinaire (séminaires, présentation des projets)

Compétences visées

Objectifs en termes de connaissances
Connaître le paysage général -transdisciplinaire- et le vocabulaire de la science des données
Objectifs en termes de compétences
Comprendre les enjeux sociétaux de la science des données
Comprendre les enjeux et les limites de l'utilisation de l'IA

Contact

Responsable(s) de l'enseignement
Nicolas Lachiche : nicolas.lachiche@unistra.fr
Bruno Kieffer : bruno.kieffer@unistra.fr

MCC

Les épreuves indiquées respectent et appliquent le règlement de votre formation, disponible dans l'onglet Documents de la description de la formation

Régime d'évaluation
ECI (Évaluation continue intégrale)
Coefficient
1.0

Évaluation initiale / Session principale - Épreuves

LibelléType d'évaluationNature de l'épreuveDurée (en minutes)Coefficient de l'épreuveNote éliminatoire de l'épreuveNote reportée en session 2
Évaluation (QCM, compte-rendu, ...)
SCET301.00
Évaluation (QCM, compte-rendu, ...)
SCET301.00
Évaluation (QCM, compte-rendu, ...)
SCET301.00
Évaluation (QCM, compte-rendu, ...)
SCET301.00