P´ERIODE D’ACCR´EDITATION : 2016 / 2021
UNIVERSIT´E PAUL SABATIER
SYLLABUS LICENCE
Mention Math´ematiques et informatique appliqu´ees aux sciences humaines et sociales
L3 MIAGE en formation initiale
http://www.fsi.univ-tlse3.fr/
2021 / 2022
20 F´EVRIER 2022
SOMMAIRE
SCH´ EMA G´ EN´ ERAL . . . . 3
SCH´ EMA MENTION . . . . 4
SCH´ EMA ARTICULATION LICENCE MASTER . . . . 5
PR´ ESENTATION . . . . 6
PR´ESENTATION DE L’ANN´EE DE L3 MIAGE en formation initiale . . . 6
Liste des formations donnant acc`es de droit : . . . 6
RUBRIQUE CONTACTS . . . . 7
CONTACTS PARCOURS . . . 7
CONTACTS MENTION . . . 7
CONTACTS D´EPARTEMENT : FSI.Info . . . 7
Tableau Synth´ etique des UE de la formation . . . . 8
LISTE DES UE . . . . 11
GLOSSAIRE . . . . 38
TERMES G´EN´ERAUX . . . 38
TERMES ASSOCI´ES AUX DIPLOMES . . . 38
TERMES ASSOCI´ES AUX ENSEIGNEMENTS . . . 38
2
SCH´ EMA G´ EN´ ERAL
5
Licence : spécialisation progressive du L1 au L2
Chaque mention de licence offre une spécialisation progressive via les parcours en 2e année (L2) et/ou 3e année (L3).
C’est au cours du second semestre de la L1 qu’intervient le début de spécialisation au sein des groupes de mentions.
Semestre 1
Licence 1
Semestre 3
Semestre 2 Semestre 4
Licence 2
Mathématiques (6 ECTS) Physique/Chimie (6 ECTS) Devenir étudiant (3 ECTS) Langue vivante (3 ECTS)
Choix 2 (6 ECTS) 2 unités d’enseignement
parmi Lumière et couleur
Sciences du numérique Sciences appliquées
Biologie de la cellule Biologie moléculaire
et génétique Défi des géosciences
et enjeux sociétaux Choix 1 (6 ECTS) 1 unité d’enseignement
parmi Informatique &
outils mathématiques
Chimie
Physique Physique - Chimie
Physique - Mathématiques Mathématiques
Biochimie, biologie moléculaire, microbiologie Biologie cellulaire et physiologie Biologie des organismes, populations et écosystèmes
SVT enseignement
Sciences de la Terre et de l’Environnement Physique - Chimie
Physique - Mathématiques Mathématiques
Sciences de la vie
Sciences de la Terre
Informatique
Mathématiques et informatique appliquées aux sciences humaines et sociales
Électronique, énergie électrique, automatique (EEA) Génie civil
Mécanique Sciences de la vie
& Sciences de la Terre
Mathématiques - Info
3
SCH´ EMA MENTION
▶ Présentation générale
La licence MIASHS, parcours MIAGE, propose une formation centrée sur l’entreprise numérique. Elle prépare l’étudiant aux fondamentaux des méthodes d’ingénierie et à leurs applications dans la construction et les adaptations des systèmes d’information au sein de l’entreprise.
L’objectif est la poursuite d’études en master MIAGE.
Les enseignements sont pluridisciplinaires : mathématiques pour l’informatique et l’organisation ; environnements de développement et programmation, base de données, réseaux et services, mobilité et web ; systèmes d’information ; analyse, conception et conduite de projets ; sciences sociales et humaines (économie, gestion et communication ; droit) tout en apportant des savoirs et des compétences en sciences et technologies.
La professionnalisation est développée sur des projets transverses, des stages en entreprise et par l’alternance.
La 3
eannée de licence est coopérée avec l’université Toulouse 1 Capitole.
Licence MIASHS
Mention MIASHS Accès de plein droit Hors mention Accès sur dossier et/ou entretien 1- L. AS : Licence Accès Santé / Paces : Première Année Commune aux Etudes de Santé / PASS : Parcours d’Accès Spécifique Santé
2- BUT : Bachelor Universitaire de Technologie / DUT : Diplôme Universitaire de Technologie 3- année coopérée avec l’Université Toulouse 1 - Capitole
* voir rubrique Progression dans le cursus
▶ Attendus de la licence
Les Enseignements De Spécialités recommandés (EDS) de Terminale sont :
› Mathématiques / Numérique et Sciences Informatique (NSI).
▶ Les points forts
› Voies de formation diversifiées : initiale, alternance, cours du soir, à distance.
› Dès la 2
eannée, une étape vers l’entreprise numérique : management et technologies.
› Des enseignements
d’harmonisation en début de 3
eannée.
› Professionnalisation : stage de 5 mois en entreprise,
préparation à la communication professionnelle.
› 6 moix en entreprise.
› Un réseau de 50 entreprises partenaires.
› 4 000 étudiants formés tous les ans dans le réseau des Miage de France.
▶ Direction des études et enseignant référent
› La direction des études est constituée d’enseignants référents, d’un directeur des études (D.E.) et d’un secrétariat pédagogique. Elle organise le projet de formation de l’étudiant en proposant une individualisation de son parcours pouvant conduire à des aménagements, tels que la licence accompagnée, en 3 ou 4 ans, du tutorat, de la remédiation ou tout autre outil aboutissant à sa réussite. Elle est le lien entre l’étudiant, l’équipe pédagogique et l’administration.
› L’étudiant signe, en début d’année un contrat pédagogique de réussite (ConPèRe), qui rassemble tous les aménagements et accompagnements prévus.
Licence 1 Licence 2 Licence 3
Méthodes informatiques
appliquées à la gestion des
entreprises (MIAGE) 3 Mathématiques
et informatique appliquées aux sciences humaines
et sociales (MIASHS)
› BUT (ex DUT) 2 : - Informatique - GEA
› BTS
› L2 Informatique, mathématiques
› L2 domaine Droit, économie, gestion
› L2 MIASHS parcours
› Économie et MIASHS (UT1)
Licences professionnelles BUT
Mathématiques e t inf ormatique appliquées aux scienc es humaines e t sociales (MIASHS)
*Pac es / PAS S
14
SCH´ EMA ARTICULATION LICENCE MASTER
15
De la licence au master : la poursuite d’études
Dans la continuité de la licence, le cursus master est organisé en 4 semestres.
Articulation Licence - Master
Mentions de master Mentions de licence
Chimie
Génie des procédés et des bio-procédés Sciences et génie des matériaux
Mathématiques et applications Électronique, énergie électrique,
automatique Génie civil Énergétique, thermique
Mécanique Génie mécanique
Sciences de l’univers et technologies spatiales Sciences de la Terre et des planètes, environnement
Biotechnologies
STAPS : Éducation et Motricité (EM) Biologie-santé
STAPS : Entraînement Sportif (ES) Biologie végétale
STAP : Management du Sport (MS) Biodiversité, écologie et évolution
Management des systèmes d’information Information, communication Physique fondamentale et applications
Sciences de l’océan, de l’atmosphère et du climat
Bio-informatique
STAPS : Activité Physique Adaptée et Santé (APAS)
Chimie
Mathématiques Électronique, énergie électrique, automatique
Génie civil Mécanique Physique
Sciences de la Terre Miashs Informatique Sciences de la vie
Domaine Droit, Économie, Gestion : Sciences sociales Domaine Sciences humaines
et sociales : Information, communication
Informatique
Réseaux et télécommunication Miage
Domaine Sciences, technologies, santé
MEEF
Ethique
Sciences humaines, Droit, Sciences de la vie, Santé, Professionnels de santé Sciences humaines, Droit, Sciences de la vie, Informatique, Mathématiques, Mathématiques
appliquées, Santé, Professionnels de santé
Santé publique
MEEF
MEEF
MEEF
MEEF
STAPS : Activité Physique Adaptée et Santé (APAS)
STAPS : Éducation et Motricité (EM) STAPS : Entraînement Sportif (ES) STAP : Management du Sport (MS)
MEEF : Master Métiers de l’enseignement, de l’Education et de la Formation - INSPE (cf page 17)
5
PR´ ESENTATION
PR´ ESENTATION DE L’ANN´ EE DE L3 MIAGE EN FORMATION INITIALE
LISTE DES FORMATIONS DONNANT ACC`ES DE DROIT :
L2 MIASHS (EDMIAE)
Pour les ´etudiants ayant suivi une autre formation que l’ann´ee pr´ec´edente du parcours, l’acc`es est sur dossier.Il est tr`es fortement conseill´e de se rapprocher du responsable de la formation envisag´ee pour en connaitre les modalit´es d’acc`es.
6
RUBRIQUE CONTACTS
CONTACTS PARCOURS
RESPONSABLE L3 MIAGE EN FORMATION INITIALE FEUILLADE Guillaume
Email : Guillaume.Feuillade@irit.fr T´el´ephone : 05 61 55 7713
SECR´ETAIRE P´EDAGOGIQUE BARLANGUE Justine
Email : justine.barlangue@univ-tlse3.fr
CHRISTOL Geraldine
Email : geraldine.christol@univ-tlse3.fr
CONTACTS MENTION
RESPONSABLE DE MENTION MATH´EMATIQUES ET INFORMATIQUE APPLIQU´EES AUX SCIENCES HU- MAINES ET SOCIALES
FEUILLADE Guillaume
Email : Guillaume.Feuillade@irit.fr T´el´ephone : 05 61 55 7713
CONTACTS D´ EPARTEMENT: FSI.INFO
DIRECTEUR DU D´EPARTEMENT GASQUET Olivier
Email : gasquet@irit.fr T´el´ephone : 05 61 55 6344
SECRETARIAT DU D´EPARTEMENT RODRIGUES Manuella
Email : manuella.rodrigues@univ-tlse3.fr T´el´ephone : 05 61 55 73 54 Universit´e Paul Sabalier
1TP1, bureau B13 118 route de Narbonne 31062 TOULOUSE cedex 9
7
TABLEAU SYNTH´ ETIQUE DES UE DE LA FORMATION
page Code Intitul´e UE ECTS Obligatoire Facultatif Cours TD TP Projet Stage
Premier semestre
L3ID5UJ HARMONISATION 6 O
Choisir 4 sous-UE parmi les 8 sous-UE suivantes :
22 L3ID5J2 Syst`eme d’Information 1 30
23 L3ID5J3 Syst`eme d’Information 2 30
18 L3ID5A3 Informatique 1 30
19 L3ID5A4 Informatique 2 30
20 L3ID5A9 Economie 30
21 L3ID5J1 Gestion 30
16 L3ID5A1 Math´ematiques 1 30
17 L3ID5A2 Math´ematiques 2 30
24 L3ID5UK GESTION DE PROJETS 3 O 15 15
25 L3ID5UL INFORMATION ET D ?CISION 3 O 5 25
12 L3ID5UD REPR ?SENTATION, STOCKAGE ET INTERROGATION DE LA DONN ?E
3 O 14 6 10
13 L3ID5UE CONCEPTION OBJET ET OUTILLAGES 3 O 10 10 10
14 L3ID5UF R ?SEAUX ET SERVICES 3 O 14 16
26 L3ID5UM ?CONOMIE ET DROIT 3 O 30
15 L3ID5UH MATH ?MATIQUES POUR L’INFORMATIQUE ET L’ORGA- NISATION
3 O 10 20
27 L3ID5UN COMMUNICATION ET LANGUES 3 O 30
Second semestre
33 L3ID6UK M ?THODE DE D ?VELOPPEMENT STRUCTUR ? 3 O 10 20
34 L3ID6UL CONDUITE DE PROJETS INFORMATIQUES 3 O 10 20
28 L3ID6UC APPLICATIONS OBJETS CONCURRENTES ET PROJET 3 O 10 10 10 50
29 L3ID6UD NORMALISATION, ACC ?S CONCURRENTS ET MISE EN ?UVRE DE BD
3 O 14 6 10
30 L3ID6UE APPLICATIONS WEB 2.0 3 O 8 22
8
page Code Intitul´e UE ECTS Obligatoire Facultatif Cours TD TP Projet Stage
35 L3ID6UM GESTION FINANCI ?RE 3 O 15 15
31 L3ID6UG OUTILS STATISTIQUES 3 O 10 20
36 L3ID6UN COMMUNICATION ET LANGUES 3 O 15 15
37 L3ID6UO PROFESSIONNALISATION 6 O 15 50 5
32 L3ID6UJ EDUCATION PHYSIQUE ET SPORTIVE 3 F 24
9
10
LISTE DES UE
11
UE
REPR ?SENTATION, STOCKAGE ET INTER-ROGATION DE LA DONN ?E 3 ECTS 1er semestre L3ID5UD Cours : 14h , TD : 6h , TP : 10h
ENSEIGNANT(E) RESPONSABLE PINEL-SAUVAGNAT Karen
Email : Karen.Sauvagnat@irit.fr
OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
Acquisition des concepts de bases pour la mise en œuvre des bases de donn´ees relationnelles : concepts, alg`ebre, arbre alg´ebrique, langage SQL
DESCRIPTION SYNTH´ETIQUE DES ENSEIGNEMENTS
— Introduction aux bases de donn´ees (int´erˆet, fonctionnement g´en´eral)
— Mod`ele relationnel
— Alg`ebre relationnelle, Plan d’ex´ecution de requˆetes et langage SQL
PR´E-REQUIS
Notions de mod´elisation conceptuelle des donn´ees, Connaissance du stockage de donn´ees avec fichiers et langage de programmation
R´EF´ERENCES BIBLIOGRAPHIQUES
— C. Chrisment, K. Pinel-Sauvagnat, O. Teste, M. Tuffery : ”Bases de donn´ees relationnelles - concepts et mise en oeuvre” - Hermes Lavoisier 2008 - ISBN 978-2-7462-2086-7
MOTS-CL´ES
Mod`ele relationnel, alg`ebre, langage SQL (LDD, LMD, LID), arbre alg´ebrique et plan d’ex´ecution
12
UE
CONCEPTION OBJET ET OUTILLAGES 3 ECTS 1er semestre L3ID5UE Cours : 10h , TD : 10h , TP : 10hOBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
Pr´esenter les principes de la programmation orient´ee-objet (encapsulation, h´eritage et polymorphisme). Permettre aux ´etudiants d’utiliser un environnement de programmation JAVA, d’apprendre `a programmer avec le langage JAVA mais aussi d’ˆetre capable de manipuler et utiliser l’API JAVA.
DESCRIPTION SYNTH´ETIQUE DES ENSEIGNEMENTS
Introduction `a la POO et comparaison langage proc´edural/langage objet
— Syntaxe JAVA
— Classes et objets, Attributs et m´ethodes, Encapsulation
— Constructeur et destructeur
— Accesseur
— Attributs/m´ethodes statiques
— Hi´erarchie de classes (h´eritage), Polymorphisme
— M´ethodes abstraites et interfaces, G´en´ericit´e
— Exception
— R´eflexion
— JAVA Collections framework comme exemple de hi´erarchie d’interfaces Outillage
— Pr´esentation g´en´erale de Java et son environnement (caract´eristiques, compilation bytecode/interpr´etation JVM, JDK, principales APIs...)
— Machine Virtuelle JAVA
— Paquetages
13
UE
R ?SEAUX ET SERVICES 3 ECTS 1er semestre L3ID5UF Cours : 14h , TP : 16hOBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
— Introduire le rˆole des r´eseaux et les services support´es dans un r´eseau d’entreprise
— Etablir un panorama des solutions r´eseaux des services,
— Comprendre les diff´erences entre ´equipements r´eseaux,
DESCRIPTION SYNTH´ETIQUE DES ENSEIGNEMENTS
— Rˆole des r´eseaux de communication
— Services rendus dans un r´eseau
— Classification (LAN, MAN WAN)
— Organisation et solutions offertes par les op´erateurs ( r´eseaux telephoniques, cellulaires, solutions ADSL, r´eseaux cable ,FTTH, Frame Relay, VPN...)
— Introduction `a la normalisation et aux standards (ISO, IEEE, IETF)
— Mod´elisation des communications
— Fonctionnement des protocoles de communication des r´eseaux locaux
— Pr´esentation des ´equipements r´eseaux(syst`emes de c=ablage, hub , routeur, commutateurs....)
— Principe de base des protocoles de communications
— Fonctionnement des protocoles pour r´eseaux locaux
— Configuration des postes de travail
— Commandes de bases en r´eseau
— Environnement de travail virtualis´e Azure
PR´E-REQUIS aucun
R´EF´ERENCES BIBLIOGRAPHIQUES
R´eseaux et transmission Protocoles, Infrastructures et services Lohier Pr´esent Editions Dunod Les r´eseaux Guy Pujolle Editions Eyrolles
MOTS-CL´ES
ISO/OSI, LAN, PAN, VPN,
14
UE
MATH ?MATIQUES POUR L’INFORMATIQUEET L’ORGANISATION 3 ECTS 1er semestre L3ID5UH Cours : 10h , TD : 20h
ENSEIGNANT(E) RESPONSABLE AFANTENOS Stergos
Email : stergos.afantenos@irit.fr
OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
L’objectif de ce module est de pr´esenter diff´erentes m´ethodes d’optimisation. Un interˆet particulier sera port´e `a la notion de complexit´e et l’efficacit´e des algorithmes.
DESCRIPTION SYNTH´ETIQUE DES ENSEIGNEMENTS
L’objectif principal de ce cours est d’introduire les ´etudiants aux math´ematiques pour l’informatique et la gestion.
Pendant ce cours nous allons voir comment d´efinir, comprendre et mod´eliser la complexit´e d’un probl`eme afin de pouvoir choisir les m´ethodes les plus appropri´ee pour trouver un solution optimale. Bien ´evidemment une solution optimale entraine souvent un coˆut ´elev´e, en temps de calcul ou des ressources par exemple, alors qu’une solution non-optimale mais ad´equate peut-ˆetre suffisante. Nous allons donc voir comment les syst`emes stochastiques peuvent nous aider trouver une solution satisfaisante, ´etant donn´e certains contraints. Enfin, nous allons
voir comment utiliser la th´eorie des jeux comme un outil d’analyse Strat´egique.
PR´E-REQUIS
Th´eorie des graphes, Algorithmique
R´EF´ERENCES BIBLIOGRAPHIQUES
Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest and Clifford Stein. Introduction to Algorithms, Third Edition. MIT Press.
15
UE
HARMONISATION 6 ECTS 1er semestreSous UE Math´ematiques 1
L3ID5A1 TD : 30h
ENSEIGNANT(E) RESPONSABLE FEUILLADE Guillaume
Email : Guillaume.Feuillade@irit.fr
OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
L’objectif de l’harmonisation math´ematique niveau 1 est de revoir la th´eorie des probabilit´es et de donner les bases n´ecessaires en alg`ebre pour aborder le niveau 2.
DESCRIPTION SYNTH´ETIQUE DES ENSEIGNEMENTS
La partie probabilit´e aborde, toutes les notions de th´eorie des probabilit´es utiles aux cours de la formations. Cette partie est divis´ee en 3 sous-parties :
— Bases : rappel des bases essentielles `a la th´eorie des probabilit´e : d´efinitions, probabilit´es combinatoires et probabilit´e conditionnelles.
— Variables Al´eatoires : apr`es les d´efinitions, cette section aborde les notions de variables al´eatoires discr`etes et continues, de probabilit´es d’intervalle et les calcul d’esp´erance, variance et ´ecart type.
— Lois usuelles : dans cette section sont pr´esent´ees les loi de probabilit´e les plus utilis´ees en pratique.
La partie Alg`ebre est organis´ee comme suit :
— Structure : pr´esentations des principales structures
— Familles de Vecteurs : notions de familles libres et li´ees, combinaisons lin´eaires.
— Bases et dimensions : d´efinitions et cas particulier de Rˆn
— Applications lin´eaires : d´efinitions, image et noyau, lien avec les matrices.
PR´E-REQUIS Aucun
MOTS-CL´ES
Th´eorie des probabilit´es, lois de probabilit´es, espaces vectoriels
16
UE
HARMONISATION 6 ECTS 1er semestreSous UE Math´ematiques 2
L3ID5A2 TD : 30h
ENSEIGNANT(E) RESPONSABLE FEUILLADE Guillaume
Email : Guillaume.Feuillade@irit.fr
OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
Le deuxi`eme niveau d’harmonisation math´ematique traite de la partie calcul matriciel et applications lin´eaire en Alg`ebre et de la th´eorie des graphes.
DESCRIPTION SYNTH´ETIQUE DES ENSEIGNEMENTS
La partie alg`ebre est d´edi´ee au bases du calcul matriciel : op´erations sur les matrices, notions de changements de base. Les notions de vecteurs propres et de d´eterminants sont aussi rapidement abord´ees.
La partie Graphes est structur´ee comme suit :
— D´efinitions et propri´et´es essentielles.
— Repr´esentation en machine des graphes et parcours (largeurs, profondeur)
— Graphes valu´es, notions de plus courts chemins
— Arbres : d´efinitions, propri´et´es et arbres couvrant de poids minimal.
MOTS-CL´ES
Calcul matriciel, th´eorie des graphes
17
UE
HARMONISATION 6 ECTS 1er semestreSous UE Informatique 1
L3ID5A3 TD : 30h
ENSEIGNANT(E) RESPONSABLE FEUILLADE Guillaume
Email : Guillaume.Feuillade@irit.fr
OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
Permettre aux ´etudiants d’acqu´erir les comp´etences algorithmiques et de programmation n´ecessaires `a l’´ecriture de programmes en langage C. A l’issue de ce cours les ´etudiants devront ˆetre capables de faire des analyses de simples probl`emes et de proposer des programmes ´ecrits en langage C pour leur automatisation.
DESCRIPTION SYNTH´ETIQUE DES ENSEIGNEMENTS
— Notion d’algorithme et mise en œuvre
— Variables et types
— Expressions et op´erateurs
— Instructions
— Entr´ees/sorties
— Structures de contrˆole (s´equence, s´election, r´ep´etition)
— Comprendre et r´ealiser la trace d’un algorithme (introduction `a la complexit´e)
— Introduction au langage C
— El´ements de base du langage (structure d’un programme, syntaxe et ´el´ements de base du C...)
— Entr´ees/sorties
— R`egles de compilation
— Introduction `a UNIX (commandes)
18
UE
HARMONISATION 6 ECTS 1er semestreSous UE Informatique 2
L3ID5A4 TD : 30h
ENSEIGNANT(E) RESPONSABLE FEUILLADE Guillaume
Email : Guillaume.Feuillade@irit.fr
OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
Maˆıtriser la gestion m´emoire et la manipulation de pointeurs mais aussi l’int´erˆet, la repr´esentation et le choix des structures de donn´ees complexes adapt´ees `a la r´esolution d’un probl`eme ainsi que les algorithmes permettant de les manipuler au travers du langage C.
DESCRIPTION SYNTH´ETIQUE DES ENSEIGNEMENTS
— Structures de donn´ees simples (tableaux `a une dimension, tableaux `a plusieurs dimensions, chaˆınes de caract`eres, structures, ...)
— Fonctions (d´efinition, passage de param`etres, utilisation)
— R´ecursivit´e (compr´ehension et mise en œuvre au travers de fonctions math´ematiques et de petits probl`emes simples)
— Gestion dynamique de la m´emoire : notions de variable dynamique, d’allocation dynamique, de lib´eration m´emoire...
— D´efinition et utilisation de structures de donn´ees dynamiques (listes simplement chaˆın´ees, piles, files, listes bidirectionnelles, ...)
— Entr´ees/sorties sur les fichiers (acc`es s´equentiel vs direct)
— Utilisation du pr´eprocesseur
— UNIX (utilisateurs et processus)
19
UE
HARMONISATION 6 ECTS 1er semestreSous UE Economie
L3ID5A9 Cours : 30h
20
UE
HARMONISATION 6 ECTS 1er semestreSous UE Gestion
L3ID5J1 Cours : 30h
21
UE
HARMONISATION 6 ECTS 1er semestre Sous UE Syst`eme d’Information 1L3ID5J2 Cours : 30h
22
UE
HARMONISATION 6 ECTS 1er semestre Sous UE Syst`eme d’Information 2L3ID5J3 Cours : 30h
23
UE
GESTION DE PROJETS 3 ECTS 1er semestre L3ID5UK Cours : 15h , TD : 15h24
UE
INFORMATION ET D ?CISION 3 ECTS 1er semestre L3ID5UL Cours : 5h , TD : 25h25
UE
?CONOMIE ET DROIT 3 ECTS 1er semestre L3ID5UM Cours : 30h26
UE
COMMUNICATION ET LANGUES 3 ECTS 1er semestre L3ID5UN TD : 30hENSEIGNANT(E) RESPONSABLE ROUZIES G´erard
Email : gerard.rouzies@univ-tlse3.fr
27
UE
APPLICATIONS OBJETS CONCURRENTES ETPROJET 3 ECTS 2nd semestre
L3ID6UC Cours : 10h , TD : 10h , TP : 10h , Projet : 50h
28
UE
NORMALISATION, ACC ?S CONCURRENTSET MISE EN ?UVRE DE BD 3 ECTS 2nd semestre L3ID6UD Cours : 14h , TD : 6h , TP : 10h
ENSEIGNANT(E) RESPONSABLE TESTE Olivier
Email : teste@irit.fr
OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
Acquisition des concepts avanc´es de la mise en œuvre des bases de donn´ees relationnelles : normalisation, tran- sactions et acc`es concurrents, programmation PL/SQL, d´eclencheurs
DESCRIPTION SYNTH´ETIQUE DES ENSEIGNEMENTS
Cet enseignement s’articule en deux volets. L’enseignement porte d’abord sur les processus de normalisation des bases de donn´ees relationnelles. Nous abordons les fondements de la th´eorie de la normalisation (d´ependances fonctionnelles, axiomes de Amstrong, etc.), les diff´erents niveaux de normalisation, et enfin trois algorithmes de mise en oeuvre de la normalisation 3NF. L’enseignement concerne ensuite les m´ecanismes d’acc`es concurrents.
Nous ´etudions les diff´erents protocoles mise en oeuvre par les SGBD. Ces m´ecanismes sont illustr´es avec le SGBD Oracle (langage SQL et PL/SQL).
PR´E-REQUIS
SQL, Mod`ele relationnel, Mod´elisation conceptuelle (diagrammes)
R´EF´ERENCES BIBLIOGRAPHIQUES
— C. Chrisment, K. Pinel-Sauvagnat, O. Teste, M. Tuffery, Bases de donn´ees relationnelles, Editions Laviosier, ISBN 978-2-7462-2086-7, 2008
— G. Pujolle, F. Ravat, O. Teste, Bases de donn´ees relationnelles, Techniques de l’Ing´enieur H3860, 2009
MOTS-CL´ES
Normalisation, transactions, acc`es concurrents, vues, SQL/LCD, programmation PL/SQL, d´eclencheurs
29
UE
APPLICATIONS WEB 2.0 3 ECTS 2nd semestre L3ID6UE Cours : 8h , TP : 22hENSEIGNANT(E) RESPONSABLE TEYSSIE C´edric
Email : Cedric.Teyssie@irit.fr
OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
Introduction au d´eveloppement d’applications Web 2.0 et `a la mise en place d’une plateforme de d´eveloppement/production Web.
DESCRIPTION SYNTH´ETIQUE DES ENSEIGNEMENTS
Cet enseignement se focalise sur une introduction au d´eveloppement d’application Web 2.0. Ce module cible : Une pr´esentation de la programmation orient´ee Web ;
Une pr´esentation des outils d’aide au d´eveloppement et `a la mise en production d’applications Web ;
Pr´esentation d’un mod`ele d’interaction via le paradigme Client/Serveur ; Un mod`ele de consommation et de repr´esentation de ressources.
— Cˆot´e serveur : Apr`es une pr´esentation du paradigme Client/serveur et du protocole HTTP, nous illustrerons ces concepts avec deux technologies : PHP et Node.js.
— Cˆot´e client : Au travers de deux frameworks JavaScript jQuery et Angular.js,
Nous aborderons les diff´erentes possibilit´es de d´eveloppement d’applications clientes riches, de consommation de ressources et de traitement de l’information en mode asynchrone.
— Cˆot´e Outillage : Les outils LESS et BOWER seront notamment pr´esent´es et utilis´es.
— Technologies abord´ees : JavaScript, jQuery, Angular.js, Node.js, PHP, JSON, HTTP, REST, CSS, HTML
PR´E-REQUIS HTML, CSS
MOTS-CL´ES Applications, Web,
30
UE
OUTILS STATISTIQUES 3 ECTS 2nd semestre L3ID6UG Cours : 10h , TD : 20hENSEIGNANT(E) RESPONSABLE SOLOVIEV Serge¨ı
Email : soloviev@irit.fr
OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
Introduction aux m´ethodes statistiques `a utiliser dans la vie professionnelle : les m´ethodes et notions fonda- mentales, applicables sans ordinateur, et les m´ethodes calculatoires de soutien qu’on utilise avec l’ordinateur.
DESCRIPTION SYNTH´ETIQUE DES ENSEIGNEMENTS
Le but de l’enseignement des math´ematiques pour l’informatique dans le cadre de MIAGE est surtout de donner aux ´etudiants des outils qu’ils peuvent utiliser dans leur vie professionnelle. En ce que concerne les statistiques il s’agit de deux types d’outils : les m´ethodes et notions fondamentales, applicables mˆeme sans ordinateur, et les syst`emes (paquets) statistiques de soutien qu’on utilise avec l’ordinateur.
Les notions fondamentales sont en partie l’extension de notions de la th´eorie de probabilit´e, et en partie sp´ecifiques aux statistiques. Les notions de population et de l’´echantillon sont li´es aux notions de
l’espace des ´epreuves et de l’espace de probabilit´e. Ainsi la loi empirique correspond `a la loi en th´eorie de probabilit´e. Dans le cours orient´e applications il faut souligner que la loi empirique est aussi
une loi dans le sens de la th´eorie de probabilit´e (peut ˆetre diff´erente de la ”vraie” loi), c’est le pont entre la th´eorie et pratique.
PR´E-REQUIS
Th´eorie de la probabilit´e
R´EF´ERENCES BIBLIOGRAPHIQUES
— Anderson, Sweeney, Williams et al. Statistique pour l’´economie et la gestion 2015.
— Veysseyre. Statistiques et probabilit´es pour l’ing´enieur. Dunod 2014.
— Couty-Fredon, Debord, Fredon. Mini manuel de probabilit´es et statistique. Dunod 2014.
MOTS-CL´ES
Analyse, ´echantillonnage, r´egression, test d’hypoth`eses, chi-2, conformit´e, ajustement, ind´ependance, simulation, approximation normale, intervalle de confiance
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UE
EDUCATION PHYSIQUE ET SPORTIVE 3 ECTS 2nd semestre L3ID6UJ TD : 24h32
UE
M ?THODE DE D ?VELOPPEMENT STRUC-TUR ? 3 ECTS 2nd semestre
L3ID6UK Cours : 10h , TD : 20h
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UE
CONDUITE DE PROJETS INFORMATIQUES 3 ECTS 2nd semestre L3ID6UL Cours : 10h , TD : 20h34
UE
GESTION FINANCI ?RE 3 ECTS 2nd semestre L3ID6UM Cours : 15h , TD : 15h35
UE
COMMUNICATION ET LANGUES 3 ECTS 2nd semestre L3ID6UN Cours : 15h , TD : 15h36
UE
PROFESSIONNALISATION 6 ECTS 2nd semestre L3ID6UO Projet : 50h , Stage : 5 mois minimum , Cours : 15hENSEIGNANT(E) RESPONSABLE MARQUIE Daniel
Email : marquie@irit.fr
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GLOSSAIRE
TERMES G´ EN´ ERAUX
D´EPARTEMENT
Les d´epartements d’enseignement sont des structures d’animation p´edagogique internes aux composantes (ou facult´es) qui regroupent les enseignants intervenant dans une ou plusieurs mentions
UE : UNIT´E D’ENSEIGNEMENT
Unit´e d’Enseignement. Un semestre est d´ecoup´e en unit´es d’enseignement qui peuvent ˆetre obligatoire, optionnelle (choix `a faire) ou facultative (UE en plus). Une UE repr´esente un ensemble coh´erent d’enseignements auquel est associ´e des ECTS.
ECTS : EUROPEAN CREDITS TRANSFER SYSTEM
Les ECTS sont destin´es `a constituer l’unit´e de mesure commune des formations universitaires de Licence et de Master dans l’espace europ´een depuis sa cr´eation en 1989. Chaque UE obtenue est ainsi affect´ee d’un certain nombre d’ECTS (en g´en´eral 30 par semestre d’enseignement). Le nombre d’ECTS est fonction de la charge globale de travail (CM, TD, TP, etc.) y compris le travail personnel. Le syst`eme des ECTS vise `a faciliter la mobilit´e et la reconnaissance des diplˆomes en Europe.
TERMES ASSOCI´ ES AUX DIPLOMES
Les diplˆomes sont d´eclin´es en domaines, mentions et parcours.
DOMAINE
Le domaine correspond `a un ensemble de formations relevant d’un champ disciplinaire ou professionnel commun.
La plupart de nos formations rel`event du domaine Sciences, Technologies, Sant´e.
MENTION
La mention correspond `a un champ disciplinaire. Elle comprend, en g´en´eral, plusieurs parcours.
PARCOURS
Le parcours constitue une sp´ecialisation particuli`ere d’un champ disciplinaire choisie par l’´etudiant au cours de son cursus.
TERMES ASSOCI´ ES AUX ENSEIGNEMENTS
CM : COURS MAGISTRAL(AUX)
Cours dispens´e en g´en´eral devant un grand nombre d’´etudiants (par exemple, une promotion enti`ere), dans de grandes salles ou des amphis. Au-del`a de l’importance du nombre d’´etudiants, ce qui caract´erise le cours magistral, est qu’il est le fait d’un enseignant qui en d´efinit lui-mˆeme les structures et les modalit´es. Mˆeme si ses contenus font l’objet de concertations entre l’enseignant, l’´equipe p´edagogique, chaque cours magistral porte la marque de l’enseignant qui le dispense.
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TD : TRAVAUX DIRIG´ES
Ce sont des s´eances de travail en groupes restreints (de 25 `a 40 ´etudiants selon les composantes), anim´es par des enseignants. Ils illustrent les cours magistraux et permettent d’approfondir les ´el´ements apport´es par ces derniers.
TP : TRAVAUX PRATIQUES
M´ethode d’enseignement permettant de mettre en pratique les connaissances th´eoriques acquises durant les CM et les TD. G´en´eralement, cette mise en pratique se r´ealise au travers d’exp´erimentations. En r`egle g´en´erale, les groupes de TP sont constitu´e des 16 `a 20 ´etudiants. Certains travaux pratiques peuvent ˆetre partiellement encadr´es voire pas du tout. A contrario, certains TP, du fait de leur dangerosit´e, sont tr`es encadr´es (jusqu’`a 1 enseignant pour quatre ´etudiants).
PROJET OU BUREAU D’´ETUDE
Le projet est une mise en pratique en autonomie ou en semi-autonomie des connaissances acquises. il permet de v´erifier l’acquisition des comp´etences.
TERRAIN
Le terrain est une mise en pratique encadr´ee des connaissances acquises en dehors de l’universit´e.
STAGE
Le stage est une mise en pratique encadr´ee des connaissances acquises dans une entreprise ou un laboratoire de recherche. Il fait l’objet d’une l´egislation tr`es pr´ecise impliquant, en particulier, la n´ecessit´e d’une convention pour chaque stagiaire entre la structure d’accueil et l’universit´e.
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