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UE40 - Big Data

En pratique

  • Cette unité d'enseignement (UE) articule 1 activité d'apprentissage :
    • Big Data
  • En 2023-2024, elle s'organise au premier quadrimestre et couvre 1 crédit (ECTS).
  • L'enseignement est principalement centralisé dans le campus : Saint-Laurent
  • Cette UE est remédiable d'une session à l'autre
  • Modalités d'enseignement
    • Travaux pratiques dans un local équipé spécifiquement

Activité d’apprentissage

Les finalités de l'UE

L’objectif de cette unité d’enseignement est d’apprendre à l’étudiant à manipuler des enregistrements de données industrielles (comme par exemple des températures, des pressions, des débits, des vibrations, …) dans le but de créer un rapport digital à l’aide d’outils (par exemple microsoft PowerBI) issu du monde du big data (business intelligence). 
L’étudiant devra être capable d’analyser le résultat du rapport.
L’étudiant devra comprendre les besoins d’information nécessaire pour répondre à une demande client, pour cela il devra interpréter une demande client.

Les contenus de l'UE

Au départ d’un cahier des charges relatif à un process, la méthodologie de travail pour établir un tableau de bord reprenant les indicateurs de performance clés du processus industriel sera présentée aux étudiants. Des exercices d’extraction, de transformation et de chargement de données seront présentés. L’étudiant concevra un tableau de bord graphique mettant en évidence les indicateurs clés en utilisant un logiciel d'analyse de données issu du monde du big data (business intelligence). 

Les acquis d'apprentissage visés par l'UE

Dans l’optique de préparer l’étudiant à concevoir un tableau de bord industrielle au départ d’un cahier des charges, cette UE vise les acquis d’apprentissage suivants :
 
L’étudiant est capable de comprendre les indicateurs de performances clés d’un processus industriel. L’étudiant doit être capable de :

  • comprendre et utiliser un jeu de données industriels  
  • Designer et concevoir un tableau de bord graphique
  • Présenter et expliquer les indicateurs de performance
  • Rechercher des pannes sur base des données

Les méthodes d'enseignement-apprentissage

Cette UE est basée sur des travaux pratiques en laboratoire.

La théorie est presentée en début de séance, suivie de nombreux exercices.  Du temps est donné aux étudiants pour faire les exercies par eux-mêmes avant correction. Les étudiants forment des binomes pour réaliser les exercices.

Engagement attendu de la part de l'étudiant.e

Dans cette UE, des nouveaux concepts et languages de programmations sont vu.

Pour ne pas se laisser dépasser par la matière, il est nécessaire de réaliser un entrainement, une exercisation régulière.  Nous conseillons donc de ne pas attendre la session pour réaliser les exercices proposés et particulièrement d'être actifs au laboratoire.

EXAMEN ECRIT

Cette épreuve présente des modalités similaires pour toutes les sessions. Elle est organisée durant la session. Il s'agit d'un travail. Cette épreuve est individuelle. Concrètement, l'épreuve repose sur une formulation écrite. L'épreuve repose sur des formulations personnelles. Elle se déroule à cours ouvert. La correction de cette épreuve est assurée par validation d'un.e enseignant.e.

Règles de l’UE

Comment la note globale de l’UE est-elle déterminée ?

Explication de la pondération des différentes épreuves

La note globale de l'UE est couverte par l'épreuve écrite.

 

Quelles sont les informations administratives de cette UE ?

  • UE prérequises

    Aucune

  • UE corequises

    Aucune

  • Langue d'enseignement

    Français

  • Responsable de cette UE

    AMATO Philippe

  • Jury de délibération

  • Identification

    • Code :
    • Cycle : 1er cycle
    • Unité obligatoire : oui
    • Niveau CEC : 6
    • 14 heures

  • Cursus

    Bachelier en Automatisation

  • Enseignants prenant part à cette UE

    Aucune