COURS // AOT8120 Analytique descriptive et données volumineuses
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| Trimestre | Cours | Groupe |
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Description du cours
- Cycle : 2
- Nombre de crédits : 3
- Discipline : Analytique, opérations et technologies de l'information
Objectifs
Le cours prépare les étudiants à concevoir et à mettre en place des solutions agiles en intelligence d'affaires pour capturer et exploiter des données volumineuses dans l'environnement interne et externe de l'organisation.
Les cours magistraux, séances de laboratoire et la réalisation de travaux vont permettre à l'étudiant:
1. De développer des compétences en analytique descriptive et les techniques de visualisation des données pour la compréhension, l'interprétation et la communication d'évènements passés associés à des problèmes d'affaires.
2. De détecter des opportunités d'affaires innovantes qui résident dans l'analyse des données volumineuses structurées (par exemple, données sur la traçabilité d'un produit à travers la chaîne d'approvisionnement) et non structurées (par exemple, messages de Twitter).
3. De planifier et de réaliser un projet d'analytique descriptive d'affaires en utilisant des solutions agiles en intelligence d'affaires (étude prospective, description du processus d'analyse, développement d'un prototype, présentation des résultats).
Sommaire du contenu
Les solutions agiles en intelligence d'affaires; le marché des solutions agiles en intelligence d'affaires(les différents fournisseurs d'applications et services) ; spécificités technologiques des solutions agiles en intelligence d'affaires; solutions agiles en intelligence d'affaires et gestion de projet; impacts organisationnels (sur le profil d'utilisateur en intelligence d'affaires, les compétences requises, la gestion du changement …); impacts méthodologiques (sur l'analyse des besoins informationnels et fonctionnels, la gestion des exigences, le déploiement …) ; Données volumineuses (Big Data); collecte des données externes (médias sociaux, données ouvertes…) ; nouvelles formes de stockage de données; perspectives d'analyse des gros volumes de données ; les nouvelles infrastructures.
Modalité d'enseignement
Laboratoires sur des logiciels reliés à des pratiques professionnelles. Les séances en laboratoire totaliseront 9h à 12h et seront données par le professeur.
Horaire - Automne 2023
Enseignant |
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Horaire et lieu
| Jour | Date | Heure | Lieu | Type |
|---|---|---|---|---|
| Lundi |
Du 5 septembre 2023 au 20 décembre 2023 |
De 17h30 à 20h30 | DE-1560 | Campus de Montréal | Cours magistral |
Remarque |
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Horaire - Hiver 2024
Horaire - Été 2024
Enseignant |
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Horaire et lieu
| Jour | Date | Heure | Lieu | Type |
|---|---|---|---|---|
| Mardi |
Du 29 avril 2024 au 19 juin 2024 |
De 17h30 à 20h30 | Cours magistral | |
| Jeudi |
Du 29 avril 2024 au 19 juin 2024 |
De 17h30 à 20h30 | Cours magistral |
Remarque |
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