· Notions générales autour des données numériques (typage, format, précision, échantillonnage, …) et des métadonnées
· Récupération / lecture /écriture de fichiers de données
· Représentation de données (1D,2D,3D, nD)
· Outils standard d’analyse statistique
· Notions de bruit et de ses propriétés statistiques
· Régression / interpolation / lissage de données
· Analyse croisée de données : Corrélation de jeux de données et méthodes de classification
· Notions d’analyse fréquentielle (spectre de Fourier et spectrogramme)
Tout au long du module différents outils informatiques sont introduits. Le langage de base utilisé est Python mais la maîtrise complète de ce langage n’est pas un objectif du module.