Cours 2020-2021

Data Science en Physique [SPHYM151]

  • 3 crédits
  • 15h+10h
  • 2e quadrimestre
Langue d'enseignement: Français
Enseignant: MAYER ALEXANDRE

Acquis d'apprentissage

Appliquer les outils de Data Science à des situations rencontrées en physique.

Objectifs

Parmi les nombreuses classes de situations auxquelles s'appliquent les Data Sciences, nous verrons quelques exemples rencontrés en physique. Outre la mise en œuvre des outils développés dans d'autres cours, le cours développera différentes méthodes théoriques utiles à l’analyse, la représentation ou la classification de données en physique.

Contenu

Le cours se basera sur une ou plusieurs situations rencontrées en physique dont la résolution ou l'analyse nécessite l’utilisation de méthodes de type « Data Science ».  A titre d'illustration, le site public Kaggle.com fournit une grande variété de datasets associés à des challenges liés à des problèmes de physique (par exemple, la détection d'ondes gravitationnelles). Des données issues d'expériences menées à l'UNamur pourront aussi être traitées.
 
Les contenus théoriques et méthodologiques nécessaires, comme par exemple les réseaux neuronaux et le 'deep learning', seront enseignés. Les bases nécessaires au travail en Python et à l’utilisation de librairies telles que Numpy, Matplotlib, TensorFlow et Keras seront présentées. 
 
Un ou plusieurs séminaires sur d'autres aspects de l'utilisation des 'data sciences' en physique seront proposés.
 
L'étudiant devra résoudre pratiquement le challenge proposé.

Méthodes d'enseignement

Les modalités d'enseignement et d'évaluation des unités d'enseignement ont été rédigées en fonction de la situation à la rentrée académique 2020-2021. Cependant, ces modalités pourraient faire l'objet de modifications en fonction de l'évolution de la crise sanitaire liée à la covid-19. Les étudiants seront informés de toute modification de la situation générale (passage à l'enseignement à distance partiel ou complet) par les autorités de l'UNamur tandis que les modifications propres à chaque unité d'enseignement leur seront communiquées par les enseignants, via webcampus

Les cours ex-cathedra seront complétés par l'utilisation de ressources en ligne et par les séminaires des intervenants invités. Les étudiants seront suivis individuellement pour la résolution pratique des challenges.

Mode d'évaluation

Les modalités d'enseignement et d'évaluation des unités d'enseignement ont été rédigées en fonction de la situation à la rentrée académique 2020-2021. Cependant, ces modalités pourraient faire l'objet de modifications en fonction de l'évolution de la crise sanitaire liée à la covid-19. Les étudiants seront informés de toute modification de la situation générale (passage à l'enseignement à distance partiel ou complet) par les autorités de l'UNamur tandis que les modifications propres à chaque unité d'enseignement leur seront communiquées par les enseignants, via webcampus

L’évaluation portera sur le travail de l’année. L’étudiant devra montrer qu’il est parvenu à appliquer les méthodes enseignées au cours et qu'il maîtrise les enseignements suivis lors des cours ex-cathedra ou en ligne. La méthodologie développée et les résultats obtenus pour le challenge seront pris en compte.

Langue d'enseignement

Français

Lieu de l'activité

NAMUR

Faculté organisatrice

Faculté des sciences
Rue de Bruxelles, 61
5000 NAMUR

Cycle

Etudes de 2ème cycle