Elearn - Université de Pau et des Pays de l'Adour

L’objectif de cette ressource est de présenter l’extraction de connaissances, à partir de données multivariées, par les méthodes exploratoires d’apprentissage automatique (machine learning) puis de se concentrer sur la compréhension et l’interprétation des méthodes d’apprentissage automatique non supervisé de classification. Contenus : – Introduction et définition des notions de machine learning et data mining vers la notion de data science avec l’arrivée de nouvelles données – Déroulement d’une procédure d’apprentissage automatique non supervisée. – Présentation de méthodes d’apprentissage automatique non supervisé de classification automatique. Méthodes de classification hiérarchiques et non-hiérarchiques, méthodes mixtes. – Évaluation et caractérisation d’une classification : distances de classes, mesures de qualité d’une classification, détermination du nombre optimal de classes, analyse spatiale de la classification, profils-classes, notion de silhouette. L’utilisation d’un logiciel d’analyse statistique pour la mise en œuvre des méthodes est indispensable. L’introduction de cette ressource participe à l’apprentissage des différentes familles de méthodes statistiques en machine learning. Elles diffèrent par leur objectif de prédiction ou de description. Cette ressource cible les méthodes d’apprentissage non supervisé et repose sur des conditions d’applications.

Le module permets aux étudiants de réaliser des sites Web par le biais de CMS du marché. ( Joomla, Wordpress, Drupal )

Il s'agit dans l'UE tourisme et politique publique de faire un point un peu fin sur les collectivités territoriales et leur rôle dans le déploiement des actions touristiques et des politiques dont elles relèvent. Le public hétérogène du master tourisme impose un détour un peu large sur ce que sont les collectivités territoriales. Les identifier implique de les distinguer des autres structures administratives et politiques qui ouvrent aussi à divers degrés sur la politique touristique. Cet enseignement se veut participatif pour utiliser les compétences de chacun pour aller plus loin que les éléments de cadrage donnés dans une partie un peu plus académique.

Ce cours cherche à familiariser les étudiants aux théories du commerce international afin de mieux comprendre pourquoi les pays intensifient les flux commerciaux entre eux, fragmentent les processus de production, se spécialisent. On s'appuiera sur les bases des théories du commerce international et sur quelques articles majeurs des théories traditionnelles aux firmes hétérogènes. Cette perception étendue des théories permettra de traiter de problème plus spécifiques orientés autour de 3 grandes thématiques

1. Commerce international, environnement et qualité des produits.

2. Responsabilité sociétale des acteurs économiques et commerce Nord Sud

3. Commerce international et ressources naturelles

Méthodes de résumé et synthèse pour Communication.

TD2 : La méthode de la synthèse

I. Qu’est-ce qu’une synthèse  ?

II. Comment en faire une ?

III. Exemple de synthèse

I. Qu’est-ce qu’une synthèse ?

Une synthèse, c’est savoir condenser les points communs et différences d’un corpus de documents dans un devoir construit et logique.

Elle doit rendre compte de façon :

- objective (c’est à dire neutre, on n’a pas le droit de donner son avis)

- concise (brève, pour prouver qu’on sait aller à l’essentiel)

- ordonnée (avec un plan logique, bien construit, avec des connecteurs logiques nombreux)

Ce cours est destiné au étudiants de première année de Master MSID. Il vise à réactiver des connaissances en probabilités et apporter quelques compléments utiles à la statistique dont le théorème des applications continues et la delta-méthode. Il est organisé en 5 chapitres se déroulant approximativement comme suit : 

1. Rappels d'intégration (2 cours / 1 TD)
2. Convergence en loi (1,5 cours / 1,5 TD)
3. Convergence en probabilité (1,5 cours / 1,5 TD)
4. Convergence presque sûre (2 cours / 2 TD)