Project supported in 2020-2022
Integrated, inter-level training curriculum providing an introduction to AI data management
Project Summary
The aim of this project is to facilitate student and worker access to the potential of artificial intelligence through the development and animation of a hybrid online and laboratory-based program in Data Sciences. The program would integrate college and university teaching approaches as applied to data management professions, and be based on two key thrusts: introductory vignettes into the concepts of AI‑powered data management in the form of a massive online open course (MOOC) in French and face‑to-face workshops focusing on project-specific pedagogical approaches to learning.
Research Team
Project Leaders
MOHAMED NABIL LOKBANI, chef des laboratoires, chargé de cours, département d’informatique et de recherche opérationnelle, Université de Montréal (lokbani@iro.umontreal.ca)
MOHAMED A. ALI BENALI, coordonnateur des environnements numériques d’apprentissage, Centre de pédagogie universitaire, Université de Montréal (ma.ali.benali@umontreal.ca)
DOMINIQUE D’ANJOU, conseiller pédagogique, Centre de pédagogie universitaire, Université de Montréal (dominique.danjou@umontreal.ca)
SABINE BOUFENARA, conseillère pédagogique, Collège de Bois-de-Boulogne (sabine.boufenara@bdeb.qc.ca)
SIMON DELAMARRE, directeur de la formation continue et des services aux entreprises, Collège de Bois-de-Boulogne (simon.delamarre@bdeb.qc.ca)
Content Creators at Université de Montréal
ALAIN TAPP, Ph.D., professeur titulaire
MOHAMED NABIL LOKBANI, Ph.D., chef des laboratoires, chargé de cours
PHILIPPE BROUILLARD, M.Sc., étudiant au doctorat et auxiliaire de recherche d’enseignement
ARNAUD L’HEUREUX, B.Sc., étudiant à la maîtrise et auxiliaire de recherche d’enseignement
CHARLES GUILLE-ESCURET, M.Sc., étudiant au doctorat et auxiliaire de recherche d’enseignement
Instructors-Developers at Collège de Bois-de-Boulogne
HAFED BENTEFTIFA, enseignant en informatique (hafed.benteftifa@bdeb.qc.ca)
SOUMAYA CHAFFAR, enseignante en informatique (soumaya.chaffar@bdeb.qc.ca)
MUSTAPHA BENSMAIA, enseignant en informatique (mustapha.bensmaia@bdeb.qc.ca)
CEGEP-level Complementary Course (French only)
Résumé
Les données sont omniprésentes dans nos vies modernes et leur quantité est faramineuse. Elles peuvent nous être très utiles dans tous les domaines de l’activité humaine comme la santé, le commerce et l’environnement, pour n’en nommer que quelques-uns. Mais comment tirer profit de ces données sans s’y perdre? Le cours Science des données présente les concepts essentiels permettant de collecter les données, de les traiter statistiquement, de les vérifier, de les visualiser, de les structurer et de les analyser. Nous allons décrire certains algorithmes d’apprentissage automatique et leurs applications aux données.
Ce cours s’adresse principalement aux professionnels du secteur et aux universitaires ayant des connaissances de base (première année de baccalauréat) en mathématiques et en programmation (idéalement Python). Les étudiants diplômés en sciences et en ingénierie (principalement ceux qui ne sont pas encore familiarisés avec la science des données) peuvent trouver ce contenu instructif et convaincant. Le contenu de ce cours sera également d’une grande utilité pour quiconque utilise ou s’intéresse à l’IA, de quelque manière que ce soit.
Nous estimons qu’il faut environ 8 semaines pour suivre ce cours. Celui-ci est divisé en segments pertinents que vous pouvez regarder à votre propre rythme. Des quiz récapitulatifs sont prévus à la fin de chaque segment pour évaluer votre compréhension du contenu. Vous pourrez également mettre la main à la pâte en réalisant des exercices pratiques qui vous permettront de vous familiariser avec les principaux savoir-faire issus de la science des données.
Ce cours a été développé par des experts du domaine du département d’informatique et de recherche opérationnelle (DIRO) de l’Université de Montréal.
L’Université de Montréal rayonne depuis de nombreuses années par la qualité de son enseignement et la diversité de son offre, ce qui en fait une des meilleures universités francophones au monde. Que vous choisissiez ce cours à titre personnel ou dans une perspective de carrière en science, le point de départ est ici. La matière parcourue vous permettra de vous préparer avant de commencer un programme d’études en science des données ou tout autre étude liée à ce domaine.
Pour en savoir plus sur le cours, et pour s’inscrire gratuitement, [cliquer ici].
University-Level Option Course (French only)
Résumé
Les données sont omniprésentes dans nos vies modernes et leur quantité est faramineuse. Elles peuvent nous être très utiles dans tous les domaines de l’activité humaine comme la santé, le commerce et l’environnement, pour n’en nommer que quelques-uns. Mais comment tirer profit de ces données sans s’y perdre? Le cours Science des données présente les concepts essentiels permettant de collecter les données, de les traiter statistiquement, de les vérifier, de les visualiser, de les structurer et de les analyser. Nous allons décrire certains algorithmes d’apprentissage automatique et leurs applications aux données.
Ce cours s’adresse principalement aux professionnels du secteur et aux universitaires ayant des connaissances de base (première année de baccalauréat) en mathématiques et en programmation (idéalement Python). Les étudiants diplômés en sciences et en ingénierie (principalement ceux qui ne sont pas encore familiarisés avec la science des données) peuvent trouver ce contenu instructif et convaincant. Le contenu de ce cours sera également d’une grande utilité pour quiconque utilise ou s’intéresse à l’IA, de quelque manière que ce soit.
Nous estimons qu’il faut environ 8 semaines pour suivre ce cours. Celui-ci est divisé en segments pertinents que vous pouvez regarder à votre propre rythme. Des quiz récapitulatifs sont prévus à la fin de chaque segment pour évaluer votre compréhension du contenu. Vous pourrez également mettre la main à la pâte en réalisant des exercices pratiques qui vous permettront de vous familiariser avec les principaux savoir-faire issus de la science des données.
Ce cours a été développé par des experts du domaine du département d’informatique et de recherche opérationnelle (DIRO) de l’Université de Montréal.
L’Université de Montréal rayonne depuis de nombreuses années par la qualité de son enseignement et la diversité de son offre, ce qui en fait une des meilleures universités francophones au monde. Que vous choisissiez ce cours à titre personnel ou dans une perspective de carrière en science, le point de départ est ici. La matière parcourue vous permettra de vous préparer avant de commencer un programme d’études en science des données ou tout autre étude liée à ce domaine.
Liens supplémentaires :