Social media analytics

  • Enseignement

    Détails

    Faculté Faculté des sciences et de médecine
    Domaine Informatique
    Code UE-SIN.08609
    Langues Anglais
    Type d'enseignement Cours
    Cursus Master
    Semestre(s) SP-2023

    Horaires et salles

    Horaire résumé Mardi 14:15 - 17:00, Hebdomadaire (Semestre de printemps)
    Struct. des horaires 3h par semaine durant 14 semaines
    Heures de contact
    		42

    Enseignement

    Responsables
    • Cudré-Mauroux Philippe
    Enseignants
    • Cudré-Mauroux Philippe
    • Khayati Mourad
    Description

    The course will cover techniques and algorithms to analyze the structure of large social networks, and to identify their main properties. We start by introducing the basic concepts of social media analytics. Next, the course will delve into studying the main measures and models used for social media networks and techniques applied to identify communities. Then, the course will cover social media application topics including, diffusion/influence in social networks, crowdsourcing in the web, social recommendation and location-based social media.
    Objectifs de formation

    On successful completion of this course, you will be able to:
    • Analyze a social media network and identity its main properties
    • Understand how to apply clustering techniques to detect communities
    • Apply matrix factorization/decomposition techniques on social media networks
    • How to boost recommendation systems using user social networks
    • Identify the main characteristics of human mobility in social networks and its applications
    Commentaire

    MSc-CS BENEFRI - (Code Ue: 63091 / Track: T6) The exact date and time of this course as well as the complete course list can be found at http://mcs.unibnf.ch/.

    Course and exam registration on ACADEMIA (not myunifr.ch). Please follow the instructions on https://mcs.unibnf.ch/organization/

     
    Softskills Non
    Hors domaine Non
    BeNeFri Oui
    Mobilité Oui
    UniPop Non
  • Dates et salles
    Date Heure Type d'enseignement Lieu
    21.02.2023 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230
    28.02.2023 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230
    07.03.2023 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230
    14.03.2023 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230
    21.03.2023 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230
    28.03.2023 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230
    04.04.2023 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230
    18.04.2023 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230
    25.04.2023 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230
    02.05.2023 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230
    09.05.2023 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230
    16.05.2023 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230
    23.05.2023 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230
    30.05.2023 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230
  • Modalités d'évaluation

    Examen écrit

    Mode d'évaluation Par note
  • Affiliation
    Valable pour les plans d'études suivants:
    BcMa - Data Analytics - 30 ECTS
    Version: 2020/SA-v01
    À choix 9 crédits ECTS > Data Science
    À choix 9 crédits ECTS > TMD: Technologies and Modelling for Digitalization
    BcMa - Gestion d'entreprise - 30 ECTS
    Version: 2021/SA_V01
    Cours à choix - 30 ECTS > DAT: Data Analytics
    BcMa - Informatique de gestion - 30 ECTS
    Version: 2020/SA_V01
    Cours > Modules informatique > Data Science
    Cours > Modules informatique de gestion > TMD: Technologies and Modelling for Digitalization
    Cours > Modules gestion d'entreprise > DAT: Data Analytics
    Complément au doctorat [PRE-DOC]
    Version: 2020_1/v_01
    Complément au doctorat ( Faculté des sciences et de médecine) > UE de spécialisation en Informatique (niveau master)
    Enseignement complémentaire en sciences
    Version: ens_compl_sciences
    Paquet indépendant des branches > UE de spécialisation en Informatique (niveau master)
    Informatique [3e cycle]
    Version: 2015_1/V_01
    Formation continue > UE de spécialisation en Informatique (niveau master)
    Informatique [POST-DOC]
    Version: 2015_1/V_01
    Formation continue > UE de spécialisation en Informatique (niveau master)
    MSc en informatique (BeNeFri)
    Version: 2023_1/V_01
    MSc en informatique (BeNeFri), cours, séminaires et travail de Master > T6: Data Science
    Ma - Accounting and Finance - 120 ECTS
    Version: 2024/SP_V01_DD_Caen
    Cours UniFr > Modules "Data Analytics" et "Audit et Fiscalité": min. 2 cours > DAT: Data Analytics
    Ma - Accounting and Finance - 90 ECTS
    Version: 2021/SA_V01 Dès SA-2024
    Cours - 72 ECTS > Modules "Data Analytics" et "Audit et Fiscalité": min. 3 cours > DAT: Data Analytics > Cours à choix
    Ma - Business Communication : Informatique de gestion - 90 ECTS
    Version: 2020/SA_V02
    Cours - 60 ECTS > Groupe d'option > Informatique de gestion > Cours > Modules gestion d'entreprise > DAT: Data Analytics
    Cours - 60 ECTS > Groupe d'option > Informatique de gestion > Cours > Modules informatique de gestion > TMD: Technologies and Modelling for Digitalization
    Cours - 60 ECTS > Groupe d'option > Informatique de gestion > Cours > Modules informatique > Data Science
    Ma - Data Analytics & Economics - 90 ECTS
    Version: 2020/SA-v01
    Courses min 63 ECTS > Mandatory Modules (45 to 63 ECTS) > Module I: Data Analytics (Data)
    Ma - Informatique de gestion - 90 ECTS
    Version: 2020/SA-v01
    Cours - min. 45 ECTS > Modules informatique/informatique de gestion > TMD: Technologies and Modelling for Digitalization
    Cours - min. 45 ECTS > Modules informatique/informatique de gestion > Data Science
    Cours - min. 45 ECTS > Modules gestion d'entreprise - max. 15 ECTS > DAT: Data Analytics
    Cours - min. 45 ECTS > Modules informatique de gestion - min. 22 ECTS > TMD: Technologies and Modelling for Digitalization
    Ma - International and European Business - 90 ECTS
    Version: 2021/SA_v01 dès SA-2024
    Courses > Modules > One complete module taken from the following list > DAT Module validation element group > DAT: Data Analytics > Cours à choix
    Courses > Modules > Elective courses of the management modules > Elective courses of the management modules > Cours à choix pour le Master en management
    Ma - Management - 90 ECTS
    Version: 2021/SA_v03 dès SA-2024
    Cours: min. 72 ECTS > Modules - min 54 ECTS > Minimum 3 modules à minimum 18 ECTS et 2 cours principaux complets > Groupe d'élément de validation du Module DAT > DAT: Data Analytics > Cours à choix
    Cours: min. 72 ECTS > Modules - min 54 ECTS > Cours à choix pris hors du cadre d'un module validant > Cours choisis librement dans les modules de management > Cours à choix pour le Master en management
    Ma - Marketing - 90 ECTS
    Version: 2021/V03 dès SA-2024
    Cours - 72 ECTS > Module complémentaire > Groupe d'élément de validation du Module DAT > DAT: Data Analytics > Cours à choix
    Neurosciences digitales (Master spécialisé) 120 [MA]
    Version: 2023_1/V_01
    sp-MSc en en neurosciences digitales, UE obligatoires (cours pratiques, projets, séminaires) > sp-MSc en en neurosciences digitales, UE obligatoires (dès SA2023)