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Exploration de données financières
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Certificats et microprogrammes de 1er cycle
Baccalauréat (formation d'ingénieur)
Études supérieures
CF210
Exploration de données financières
Nombre de crédits :
3 (3 - 0 - 6)
Les chiffres indiqués entre parenthèses sous le sigle du cours, par exemple (3 - 2 - 4), constituent le triplet horaire.
Le premier chiffre est le nombre d'heures de cours théorique par semaine (les périodes de cours durent 50 minutes).
Le second chiffre est le nombre d'heures de travaux dirigés (exercices) ou laboratoire, par semaine.
(Note : certains cours ont un triplet (3 - 1.5 - 4.5). Dans ce cas, les 1,5 heure par semaine sont des laboratoires qui durent 3 heures mais qui ont lieu toutes les deux semaines. À Polytechnique, on parle alors de laboratoires bi-hebdomadaires).
Le troisième chiffre est un nombre d'heures estimé que l'étudiant doit investir de façon personnelle par semaine pour réussir son cours.
Le premier chiffre est le nombre d'heures de cours théorique par semaine (les périodes de cours durent 50 minutes).
Le second chiffre est le nombre d'heures de travaux dirigés (exercices) ou laboratoire, par semaine.
(Note : certains cours ont un triplet (3 - 1.5 - 4.5). Dans ce cas, les 1,5 heure par semaine sont des laboratoires qui durent 3 heures mais qui ont lieu toutes les deux semaines. À Polytechnique, on parle alors de laboratoires bi-hebdomadaires).
Le troisième chiffre est un nombre d'heures estimé que l'étudiant doit investir de façon personnelle par semaine pour réussir son cours.
Département :
Certificats Formation continue
Préalable(s) :
Corequis :
Notes :
Responsable(s) :
Gervais Ouellet
Description
Introduction à l'analyse de données en contexte financier. Différents types de données. Entrepôts de données et intelligence d'affaires. Mégadonnées (Big Data). Techniques d'analyse et de visualisation. Défis et enjeux éthiques associés à l'analyse de données. Analyse des données dans un contexte de détection des fraudes et des incidents de sécurité. Développement de modèles prédictifs et des indicateurs de performance en lien avec leur efficacité.
Introduction à l'analyse de données en contexte financier. Différents types de données. Entrepôts de données et intelligence d'affaires. Mégadonnées (Big Data). Techniques d'analyse et de visualisation. Défis et enjeux éthiques associés à l'analyse de données. Analyse des données dans un contexte de détection des fraudes et des incidents de sécurité. Développement de modèles prédictifs et des indicateurs de performance en lien avec leur efficacité.
Horaire
Plan triennal
| 2024-2025 | 2025-2026 | 2026-2027 | ||||||
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