Tronc Commun

Modélisation aléatoire, base de données
Tronc CommunAnnée 1, Semestre S6
Cycle ingénieur		4 crédits ECTS1TCS6NUM
Objectifs
  • Consolider les connaissances des outils mathématiques
Liste des ECBases de données
Matlab
Statistique et probabilités
Horaire encadré50 h
Travail personnel25 h
Évaluation25% Bases de données
25% Matlab
50% Statistique et probabilités
ResponsablePierre DRUILHET
18/08/2008
Tronc CommunBases de données
Objectifs
  • Savoir ce que sont une base de données et un système de gestion de base de données.
  • Pouvoir suivre la mise en oeuvre d'une base de données.
  • Pouvoir exploiter une base de données
Compétences
  • Etre capable de comprendre le modèle relationnel d'une base de données.
  • Etre capable de créer une base de données à partir d'un schéma relationnel. Etre capable de faire évoluer une base de données en termes de structure et de données.
  • Etre capable d'appréhender l'implémentation d'une base de données.
  • Etre capable d'interroger une base de données.
Description
  • Notions de base de données et de système de gestion de base de données relationnels.
  • Modèle relationnel et ses contraintes d'intégrités (clés primaires, clés étrangères...).
  • Langage SQL de définition, de manipulation et de contrôle d'une base de données relationnelle.
Horaire encadré14h (6h CM + 2h TD + 6h TP)
ÉvaluationExamen final, Écrit
Bibliographie

Bases de données, Gardarin G, Ed. Eyrolles - 2002

Support
  • SGBD : Oracle, MySQL, Access
EnseignantsMarinette BOUET, Christophe DE VAULX, Marie-Claude VIALATTE
18/08/2008
Tronc CommunMatlab
Objectifs
  • Découvrir et manipuler les outils logiciels dédiés au calcul numérique
  • Programmer et mettre en application des méthodes d'analyse numérique
Compétences
  • Etre capable d'utiliser les logiciels de calculs numériques (Matlab® et Octave).
  • Etre capable de développer les algorithmes d'analyse numérique avec ces outils.
  • Etre capable d'analyser des problèmes avec des méthodes d'analyse numérique et d'en interpréter les résultats
Description
  • Notions de base de pour l'utilisation des logiciels Matlab® et Octave.
  • Langage interprété et manipulation des données sous forme matricielle.
  • Programmation : algorithmes, scripts et fonctions.
  • Résolution de problèmes par des méthodes numériques : calculs et interprétation.
Horaire encadré10h (10h TP)
ÉvaluationContrôle continu, Travail pratique
Support
  • Matlab® produit commercial The MatWorks
  • Octave produit sous Licence Publique Générale GNU
EnseignantsBenoit BOUDOUR, Cedric CHAUVIERE, Laurent POUGHON
18/08/2008
Tronc CommunStatistique et probabilités
Objectifs
  • Former aux méthodes classiques en probabilités et statistique inférentielle.
Compétences
  • Interprétation des résultats statistiques dans différents domaines.
Description
  • Partie 1 : Probabilités
    • Evénements, espaces probabilisés
    • Calcul de probabilités, probabilités conditionnelles, formules des probabilités totales et de Bayes
    • Variables aléatoires : définitions, propriétés, espérance, variance
    • Construction de certaines lois classiques (normale, binomiale..)
  • Partie 2 : Statistiques
    • Statistique descriptive :indicateurs de tendance centrale, de variabiltités, histogramme, ....ntrale.
    • Statistique inférentielle : modèle statistique, estimation, intervalles de confiances, tests d'hypothèses.
Horaire encadré26h (16h CM + 10h TD)
ÉvaluationExamen final, Écrit
Bibliographie

pratique moderne des probabilités, Radix JC, Lavoisier, Paris 1991

Probabilités, analyse des données et statistique, Saporta G, Ed. technips 1990

EnseignantsPierre DRUILHET
18/08/2008