Descriptif
Ce module traite de la visualisation des données.
Le domaine de la visualisation des données concerne des techniques de représentation de données complexes, y compris celles n'ayant pas forcément une représentation naturelle et évidente. Il est situé à l'intersection de graphisme, de l'interaction homme-machine (IHM) et de la science cognitive. Il vise à faciliter une meilleure compréhension de données abstraites, géographiques, ou physiques et complexes, telle que des données symboliques, tabulaires, hiérarchiques, textuelles ou en réseau.
Les objectifs de ce cours sont :
Introduire les principes de bases de la visualisation
Montrer un ensemble de techniques et systèmes existants du domaine
Développer des compétences pour critiquer des techniques de visualisation en fonction des données et de la tâche
Apprendre comment évaluer des systèmes de visualisation
Donner une base nécessaire pour concevoir de nouveaux outils de visualisation
Objectifs pédagogiques
Acquis d'apprentissageÀ l'issue de l'UE, l'élève sera capable de:
- Identifier les objectifs d'utilisation d'une visualisation (e.g., exploration, compréhension, communication).
- Critiquer une visualisation.
- Créer une visualisation de différents types de données et objectifs.
Compétences de rattachement (et justification)
- BC1.5 – Réaliser un système complexe en mettant en œuvre les solutions technologiques nécessaires, en s’appuyant sur les ressources humaines, techniques, matérielles disponibles en faisant preuve de rigueur, d’esprit critique et d’adaptabilité; Justification : À travers un mini-projet, les élèves identifient les besoins utilisateur de visualisations pour un jeu de données, explorent des représentations alternatives, mettent en œuvre leurs solutions, et évaluent la solution proposée vis à vis des objectifs utilisateur ciblés.
- BC5.2 – Concevoir un système de traitement de données, d’intelligence artificielle, d’apprentissage machine dans un objectif d’aide à la décision ou de recherche automatique d’information; Justification : L'UE mobilise l'apprentissage des bases de la création programmatique de visualisations des données pour des jeux de données de types divers.
- BC8.3 – Concevoir et développer des solutions technologiques en s’appuyant sur un paradigme de programmation spécifique ou en concevant des architectures matérielles et logicielles spécifiques; Justification : Les élèves implémentent plusieurs visualisations à travers des environnements de programmation orientés visualisation, tels que D3 ou Altair.
Diplôme(s) concerné(s)
- Echange international non diplomant
- IA : Intelligence Artificielle multimodale et autonome
- Intelligence Artificielle - Expert Data & MLops
- Diplôme d'ingénieur
- M2 IGD - Interaction, Graphic and Design
- M1 IGD - Interaction, Graphic and Design
Parcours de rattachement
Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur
IGR201
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme Echange international non diplomant
Vos modalités d'acquisition :
L'évaluation se base sur :
- Des TPs/TDs et devoirs à maison : 20 %
- Des quiz (avec feedback immédiat) sur les cours magistraux et des lectures : 10 %
- Un mini-projet : 35 %
- Un contrôle (examen final) : 35 %
Validation pour note ≥10.
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme M1 IGD - Interaction, Graphic and Design
Vos modalités d'acquisition :
L'évaluation se base sur :
- Des TPs/TDs et devoirs à maison : 20 %
- Des quiz (avec feedback immédiat) sur les cours magistraux et des lectures : 10 %
- Un mini-projet : 35 %
- Un contrôle (examen final) : 35 %
Validation pour note ≥10.
- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme Intelligence Artificielle - Expert Data & MLops
Vos modalités d'acquisition :
L'évaluation se base sur :
- Des TPs/TDs et devoirs à maison : 20 %
- Des quiz (avec feedback immédiat) sur les cours magistraux et des lectures : 10 %
- Un mini-projet : 35 %
- Un contrôle (examen final) : 35 %
Validation pour note ≥10.
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- Note initiale < 10
- Crédits ECTS acquis : 3 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme M2 IGD - Interaction, Graphic and Design
Vos modalités d'acquisition :
L'évaluation se base sur :
- Des TPs/TDs et devoirs à maison : 20 %
- Des quiz (avec feedback immédiat) sur les cours magistraux et des lectures : 10 %
- Un mini-projet : 35 %
- Un contrôle (examen final) : 35 %
Validation pour note ≥10.
- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur
Vos modalités d'acquisition :
L'évaluation se base sur :
- Des TPs/TDs et devoirs à maison : 20 %
- Des quiz (avec feedback immédiat) sur les cours magistraux et des lectures : 10 %
- Un mini-projet : 35 %
- Un contrôle (examen final) : 35 %
Validation pour note ≥10.
- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
- Crédit d'UE électives acquis : 2.5
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
L'UE est évaluée par les étudiants.
Pour les étudiants du diplôme IA : Intelligence Artificielle multimodale et autonome
Vos modalités d'acquisition :
L'évaluation se base sur :
- Des TPs/TDs et devoirs à maison : 20 %
- Des quiz (avec feedback immédiat) sur les cours magistraux et des lectures : 10 %
- Un mini-projet : 35 %
- Un contrôle (examen final) : 35 %
Validation pour note ≥10.
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- Note initiale < 10
- Crédits ECTS acquis : 3 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Programme détaillé