Science des données et mathématiques appliquées

Les étudiants ayant suivi l'option "Data Science and applied mathematics" devront être capables de :

  • Appréhender des domaines de l'ingénierie nécessitant une synergie entre mathématiques appliquées et informatique, tels que l'algorithmique, le calcul scientifique, la modélisation de systèmes informatiques, l'optimisation,  l'apprentissage automatique ou la fouille de données,
  • Comprendre et appliquer à bon escient des méthodes et algorithmes relevant de data sciences,
  • Identifier et mettre en oeuvre des modèles et des techniques relevant des statistiques, de l'apprentissage automatique et de la fouille de données;
  • Appréhender des classes d'applications telles que le traitement de données bruitées, la reconnaissance des formes ou l'extraction automatique d'informations dans de grandes collections de données.

 
> Légende
Obligatoire Optionnel
Non dispensé en 2020-2021 Cyclique NON dispensé en 2020-2021
Cyclique dispensé en 2020-2021 Activité avec prérequis
Cliquez sur l'intitulé du cours pour consulter le cahier des charges détaillé (objectifs, méthodes, évaluation, etc..)
Cette option est limitée aux étudiants ayant suivi la paire majeure/mineure INFO/MAP ou les bacheliers SINF avec l'équivalent d'une mineure en mathématiques. Les étudiants sélectionnent
De 20 à 30 crédits
Bloc annuel
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Obligatoire Contenu:
Obligatoire Cours obligatoires en informatique et mathématiques appliquées
Obligatoire LINMA2472 Algorithms in data science   Jean-Charles Delvenne (coord.)
, Gautier Krings (supplée Vincent Blondel)
30h+22.5h  5 crédits q1 x x
Obligatoire LINMA2710 Scientific computing   Pierre-Antoine Absil (coord.)
, Karl Meerbergen (supplée Anthony Papavasiliou)
,
30h+22.5h  5 crédits q2 x x
Obligatoire LINGI2364 Mining Patterns in Data   Siegfried Nijssen
30h+15h  5 crédits q2 x x
Obligatoire LSINF2275 Data mining and decision making   Marco Saerens
30h+15h  5 crédits q2 x x
Optionnel Cours au choix en informatique et mathématiques appliquées
L'étudiant peut sélectionner 10 crédits parmi
Optionnel LELEC2870 Machine learning : regression, deep networks and dimensionality reduction   John Lee
, Michel Verleysen
30h+30h  5 crédits q1 x x
Optionnel LINGI2266 Advanced Algorithms for Optimization   Pierre Schaus
30h+15h  5 crédits q1 x x
Optionnel LINGI2348 Information theory and coding   Jérôme Louveaux
, Benoît Macq
, Olivier Pereira
30h+15h  5 crédits q2 x x
Optionnel LINGI2365 Constraint programming   Pierre Schaus
, Pierre Schaus (supplée Yves Deville)
30h+15h  5 crédits q2 x x
Optionnel LINMA2450 Combinatorial optimization   Jean-Charles Delvenne
, Julien Hendrickx
30h+22.5h  5 crédits q1 x x
Optionnel LINMA2470 Stochastic modelling   Philippe Chevalier
30h+22.5h  5 crédits q2 x x
Optionnel LINMA2471 Optimization models and methods II   François Glineur
30h+22.5h  5 crédits q1 x x
Optionnel LMAT2450 Cryptography   Olivier Pereira
30h+15h  5 crédits q1 x x
Optionnel LMECA2170 Numerical Geometry   Vincent Legat
, Jean-François Remacle
30h+30h  5 crédits q1 x x