Objectifs

Ce cours vise à initier les étudiant.e.s au domaine interdisciplinaire de la science des réseaux et de l'exploration de graphe. Différentes thématiques de ce domaine (modèles de réseaux, détection de communautés, etc.) sont abordées durant les séances de cours. Les étudiant.e.s auront l'occasion d'approfondir leur maîtrise d'une partie de ces concepts dans le cade de la réalisation d'un projet. 

Contenu

  • Motivations
  • Outils mathématiques
  • Propriétés structurelles des réseaux
  • Modèles de réseaux
  • Détection de communautés
  • Dynamiques, échelles de temps et communautés
  • Marches aléatoires
  • Marches aléatoires pour révéler la structure des réseaux
  • Processus épidémiques 

Méthodes d'enseignement

Le contenu du cours sera abordé dans le cadre de cours magistraux.  

Après une série d’heures de cours, les étudiant.e.s travailleront sur un projet traitant des aspects mathématiques et/ou computationnels de la science des réseaux.

 

Méthode d'évaluation

Les étudiant.e.s devront, par groupes de deux ou trois, remettre un rapport écrit de leur projet, dans lequel elles et ils auront reproduit et présenté de manière critique les résultats d’un ou plusieurs articles de recherche.

Une évaluation orale sera organisée en session d'examens, individuellement ou en groupes de projet selon le nombre d'étudiant.e.s inscrit.e.s. Cette évaluation pourra comporter des questions sur le projet remis ainsi que sur la matière vue durant les séances de cours.

Des consignes sur le projet et l'évaluation orale seront fournies en cours de quadrimestre.

 

Sources, références et supports éventuels

Un syllabus sera mis à disposition des étudiants. Une liste de références facultatives sera également fournies lors des séances de cours.

Langue d'enseignement

Français
Formation Programme d’études Bloc Crédits Obligatoire
Master 60 en sciences physiques Standard 0 5
Master 120 en sciences physiques, à finalité didactique Standard 0 5
Master 120 en sciences informatiques, à finalité spécialisée en data science Standard 0 5
Certificat d'université d'Executive Master en Data Science Standard 0 5
Master 120 en sciences mathématiques, à finalité spécialisée en data science Standard 0 5
Master 120 en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en data science Standard 0 5
Master 120 en sciences physiques, à finalité spécialisée en physique du vivant Standard 0 5
Master 120 en sciences physiques, à finalité approfondie Standard 0 5
Master 120 en sciences physiques, à finalité spécialisée en physique et data Standard 0 5
Master 120 en sciences informatiques, à finalité spécialisée en data science Standard 1 5
Certificat d'université d'Executive Master en Data Science Standard 1 5
Master 120 en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en data science Standard 1 5
Master 120 en sciences physiques, à finalité spécialisée en physique du vivant Standard 1 5
Master 120 en sciences physiques, à finalité approfondie Standard 1 5
Master 60 en sciences physiques Standard 1 5
Master 120 en sciences physiques, à finalité didactique Standard 1 5
Master 120 en sciences physiques, à finalité didactique Standard 2 5
Master 120 en sciences mathématiques, à finalité spécialisée en data science Standard 2 5
Master 120 en sciences physiques, à finalité spécialisée en physique du vivant Standard 2 5
Master 120 en sciences physiques, à finalité approfondie Standard 2 5
Master 120 en sciences physiques, à finalité spécialisée en physique et data Standard 2 5