Traitements des données (signal, électronique, physique)

Ce cours s’adresse aux étudiants en informatique, débutants en data science, désireux de développer des compétences dans le domaine du traitement du signal. Les élèves doivent savoir stoker et numériser des valeurs avant d’aborder le cours. Ils doivent avoir une base solide en mathématiques pour acquérir les nouvelles compétences en physique et électronique. Ils doivent commencer à avoir du recul et de l’abstraction pour différencier les valeurs captées des informations stockées et exploitables. Cette approche renforcera la fiabilité globale des dispositifs et leur conformité aux exigences éthiques et de sécurité pour faire de la data science.

La formation vise à développer des compétences en étude, manipulation et interprétation des signaux (analogique, numérique, physique, électronique). Les étudiants apprendront à choisir les capteurs appropriés pour garantir la précision, la fiabilité des mesures et la collecte de valeurs de données utile en data science. Ce cours enseigne les techniques d’échantillonnage et de quantification des informations. Les apprenants maîtriseront les filtrages et l’organisation des données, pour obtenir des résultats et des informations cohérents et exploitables. Les informations ainsi captées seront donc de qualité supérieure, exemptes d’erreurs et bien structurées. Le cours permet donc la gestion, la visualisation et l’analyse des valeurs des données en expliquant l’impact du bruit, des biais et des erreurs, ainsi que les méthodes pour les corriger. L’utilisation d’outils mathématiques comme les transformées de Fourier, de Laplace et autres leur assurera une analyse précise et sans erreur. La formation inclut l’utilisation d’outils mathématiques pour se former aux techniques de traitement du signal en temps réel. L’objectif final est donc d’optimiser la fiabilité et l’efficacité de la captation des valeurs des données, en vue de leur utilisation en data science.