Logo ÉTS
Session
Cours
Responsable(s) Mustapha Ouhimmou

Se connecter
 

Sauvegarde réussie
Echec de sauvegarde
Avertissement
École de technologie supérieure

Responsable(s) de cours : Mustapha Ouhimmou


PLAN DE COURS

Automne 2021
GOL491 : Conception des systèmes d’information et forage de données (3 crédits)





Préalables
Programme(s) : 7095, 7495
             
  Profils(s) : Administration, Production, Reseaux  
             
    INF130    
             
Unités d'agrément
Total d'unités d'agrément : 58,8 65,0 % 35,0 %




Qualités de l'ingénieur

Qn
Qualité visée dans ce cours  
Qn
  Qualité visée dans un autre cours  
  Indicateur enseigné
  Indicateur évalué
  Indicateur enseigné et évalué



Descriptif du cours

Cours offert à compter de la session d'automne 2021.

Au terme de ce cours, l’étudiant sera en mesure de concevoir un système d’information dans le but de valoriser les données de l’entreprise.

Description et analyse des systèmes d’information associés aux grandes et moyennes entreprises. Diagramme de fonctionnement des entreprises et analogie avec les diagrammes de flux et modèles conceptuels de données. Conception et architecture des systèmes informationnels. Définition des acteurs, des rôles et des entités. Recueil des données vitales. Modèles de fonctionnement du système d’information. Modèle relationnel des données. Normalisation des bases de données relationnelles. Langage SQL (Structured Query Language). Base de données NoSQL (Not Only SQL) Intelligence d’affaire (BI), analytique et visualisation des données. Valorisation des données.

En séances de laboratoire, les concepts vus en classe sont repris plus en détail et sous forme appliquée.

Note sur le préalable : il concerne les étudiants du profil PA.




Objectifs du cours

Au terme de ce cours l’étudiant doit être en mesure de concevoir un système d’information et d’utiliser des techniques d’interrogation de bases de données, de consolidation de données et d’analyse de ces données fonction du contexte d'utilisation.

À la fin du cours, l’étudiant devrait être capable de :

  • Dresser un inventaire des données existantes et déjouée les difficultés de consolider une vue panoramique (tableaux de bord).
  • Recueillir de l’information existante dans diverses sources de données : des fournisseurs, de la production, des opérations, des commandes, des inventaires, des livraisons etc., pour suivre la demande ou pour estimer les besoins logistiques et de transport.
  • Établir le processus d’analyse des données plus appropriée en fonction du contexte.
  • Utiliser des solutions logicielles pour la consolidation, prétraitement et l’analyse de données.
  • L’analyse multidimensionnelle des données : Corrélation, Régression, Reduction de la dimensionnalité, Discrimination, Classification, Agglomération.
  • Applications en opérations, transport et logistique.

 




Stratégies pédagogiques

39           heures de cours

24           heures de laboratoires

6             heures de travail personnel/en équipe par semaine, en moyenne sur la durée de la session

Trois (3) heures de cours magistral par semaine. De nombreuses applications seront étudiées en classe pour permettre aux  étudiants de bien assimiler la théorie et les techniques présentées en cours.

Deux (2) heures de travaux pratiques par semaine pour appliquer la théorie étudiée sur des applications commerciales et industrielles.

Les travaux réalisés en dehors des heures de cours et de laboratoire permettront de mettre en pratique les notions vues en classe.




Utilisation d’appareils électroniques

Ne s'applique pas.




Horaire
Groupe Jour Heure Activité
01 Mardi 13:30 - 17:00 Activité de cours
Vendredi 08:30 - 10:30 Travaux pratiques (Groupe A)
Vendredi 10:30 - 12:30 Travaux pratiques (Groupe B)



Coordonnées de l’enseignant
Groupe Nom Activité Courriel Local Disponibilité
01 Julio Cesar Montecinos Activité de cours Julio.Montecinos@etsmtl.ca A-3630
01 Julio Cesar Montecinos Travaux pratiques (Groupe A) Julio.Montecinos@etsmtl.ca A-3630
01 Julio Cesar Montecinos Travaux pratiques (Groupe B) Julio.Montecinos@etsmtl.ca A-3630



Cours
Date   Contenus traités dans le cours Heures
1 31 août Introduction aux systèmes d’information 3
2 7 sept. Les modèles d'affaires : modèles de cartographie 3
3 14 sept. Introduction aux bases de données, modèle relationnel et non-relationnel. Introduction au langage SQL 1/3.
Normalisation d’une base de données
3
4 21 sept. Introduction aux bases de données et au langage SQL 2/3 3
5 28 sept.

Introduction aux bases de données et au langage SQL 3/3

3
6 5 oct.

Informatique décisionnelle, Intelligence d'affaires et tableaux de bord. Révision

3
7 19 oct. Examen intra (cours 1 à 6 inclusivement) Toute documentation papier permise 3
8 26 oct. Introduction au langage DAX 3
9 2 nov. DAX Fonctions de base 3
10 9 nov. Intelligence Temporelle (Time Intelligence) 3
11 16 nov. Fonction Statistiques  3
12 23 nov.

Power BI

Tableau de bord Operations, Logistique et Transport
3
13 30 nov. Base de données de Graphes

Révision
3
    Total 39

 




Laboratoires et travaux pratiques
Séance Date Description Heures
1 3 sept.

Fonction de base Excel / Fonction tableau croisé dynamique

Cartographie des processus d'affaires

2
2 10 sept. Traitement de données avec Excel et bases de données relationnelles 2
3 17 sept. Introduction au langage SQL 1/3 2
4 24 sept. Introduction au langage SQL 2/3 2
5 1er oct. Introduction au langage SQL 3/3 2
6 8 oct. Révision Mathématique et Statistique (Corrélation, Régression, Classification, Agglomération, Reduction de la Dimensionnalité, Association) 2
7 15 oct. Révision et support au devoir 2
8 29 oct. Introduction DAX 2
9 12 nov. Introduction Fonctions et calcul de base
Intelligence Temporelle (Time Intelligence)
2
10 19 nov. Pratique Agglomération, Reduction de la Dimensionnalité, Association 2
11 26 nov.

Power BI

Test et Évaluation du forage des données
2
12 3 déc. Basses données graphes 
Support Examen / Dépôt Devoir
2
    Total 24



Utilisation d'outils d'ingénierie
  • Microsoft Access
  • Microsoft Excel
  • Power BI
  • Dax



Évaluation
Activité Description % Date de remise

Devoir Session :

Phase 1

Collecte et stockage des données 

Dépôt électronique

20 19 oct. 2021
Examen intra

Cours 1 à 6 inclusivement

Toute documentation physique permise

30 19 oct. 2021

Devoir Session :

Phase 2

Élaboration tableau de bord

Dépôt électronique

20

3 déc. 2021

Examen final

Cours 8 à 13 inclusivement

Toute documentation physique permise

30 http://etsmtl.ca/Etudiants-actuels/Baccalaureat/Examens-finaux 

Une pondération de 10 % du total des notes des divers travaux sera attribuée à la présentation et à la qualité du français.

Toutes les remises se font par l’intermédiaire du site Moodle.

 




Dates des examens intra
Groupe(s) Date
1 19 octobre 2021



Date de l'examen final
Votre examen final aura lieu pendant la période des examens finaux, veuillez consulter l'horaire à l'adresse suivante : http://etsmtl.ca/Etudiants-actuels/Baccalaureat/Examens-finaux


Politique de retard des travaux
Tout travail (devoir pratique, rapport de laboratoire, rapport de projet, etc.) remis en retard sans motif valable, c’est-à-dire autre que ceux mentionnés dans le Règlement des études (1er cycle, article 7.2.7 b / cycles supérieurs, article 6.5.4 b) se verra attribuer la note zéro, à moins que d’autres dispositions ne soient communiquées par écrit par l’enseignant dans les consignes de chaque travail à remettre ou dans le plan de cours pour l’ensemble des travaux.

Dispositions additionnelles

Retard de remise d’un travail 

Une pénalité de 10 % par jour sera imposée à tous travaux en retard. Une pondération de 10 % du total des notes des divers travaux sera attribuée à la présentation et à la qualité du français. Toutes les remises se font par l’intermédiaire du site Moodle.




Absence à un examen
Dans les cinq (5) jours ouvrables suivants, la tenue de son examen, l’étudiant devra justifier son absence d’un examen durant le trimestre auprès de la coordonnatrice – Affaires départementales qui en référera au directeur du département ou du SEG. Pour un examen final, l’étudiant devra justifier son absence auprès du Bureau du registraire. Dans tous les cas, l’étudiant doit effectuer sa demande en complétant le formulaire prévu à cet effet qui se trouve dans son portail Mon ÉTS/Formulaires. Toute absence non justifiée par un motif majeur (maladie certifiée par un billet de médecin, décès d’un parent immédiat, Activité compétitive d’un étudiant appartenant à un club scientifique ou un club sportif d’élite de l’ÉTS ou au programme « Alliance sport étude » ou autre) à un examen entraînera l’attribution de la note zéro (0).



Plagiat et fraude
Les clauses du « Règlement sur les infractions de nature académique de l’ÉTS » s’appliquent dans ce cours ainsi que dans tous les cours du département. Les étudiants doivent consulter le Règlement sur les infractions de nature académique (https://www.etsmtl.ca/docs/ETS/Gouvernance/Secretariat-general/Cadre-reglementaire/Documents/Infractions-nature-academique ) pour identifier les actes considérés comme étant des infractions de nature académique ainsi que prendre connaissance des sanctions prévues à cet effet.  À l’ÉTS, le respect de la propriété intellectuelle est une valeur essentielle et les étudiants sont invités à consulter la page Citer, pas plagier ! (https://www.etsmtl.ca/Etudiants-actuels/Baccalaureat/Citer-pas-plagier).



Documentation obligatoire

Aucune




Ouvrages de références
  • OPPEL, A.J. (2009). Databases: A Beginner’s Guide, McGraw-Hill, ISBN: 0-07-160846-X.  Il est très recommandable, plusieurs cours pourraient suivre le livre.
  • Marco, R., Alberto, F. et Chris, W. (2014) SQL Server 2012 Analysis Services, The BISM Tabular Model, Microsoft Press, ISBN: 9780735658189
  • Marco, R., Alberto, F.  (2105)  The Definitive Guide to DAX , Microsoft Press, ISBN:9780735698352
  • Alberto, F. et Marco, R. (2015) DAX Patterns, SQLBI, ISBN :9781505623635
  • Rob, C. (2013) DAX Formulas For PowerPivot, Holy Macro ! Books, ISBN:9781615470150
  • Rob C., Avi, S., (2016) Power Pivot and Power BI, Holly Macro! Books, ISBN:9781615470396
  • Graph Data Science (GDS) For Dummies®, Neo4j Special Edition (https://neo4j.com/books/graph-data-science-for-dummies/



Adresse internet du site de cours et autres liens utiles

https://ena.etsmtl.ca




Autres informations

Ne s'applique pas