UN SYSTÈME INFORMATIQUE POUR APPUYER AUX ÉTUDES DE MARCHÉ POUR LA FORMATION DU MASTER INFORMATIQUE EN AFRIQUE Institut de la Francophonie pour l’Innovation

• Main Author: Niynkuru, Méthode
• Other Authors: 2018 INTERNATIONAL CONFERENCE PROCEEDINGS GRADUATE RESEARCH SYMPOSIUM PROCEEDINGS “LINGUISTICS - FOREIGN LANGUAGE EDUCATION INTERDISCIPLINARY FIELDS
• Format: Working Paper
• Language: French
• Published: NHÀ XUẤT BẢN ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI 2019
• Subjects: Machine Learning; modéli-sation statistique; H2OGradient Boosting; H2ORandom Forest; parcours académique et niveau d’études
• Online Access: http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/67544
• Institution: Vietnam National University, Hanoi

Il est important d’étudier et d’analyser les données éducatives, en particulier les données en rapport avec les candidats étudiants pour la formation master informatique de l’IFI par les étudiants, actuellement dont la majorité est d’origine africaine. Le Machine Learning est le domaine d’étude concerné par les données éd-ucatives. Ce domaine est comme une manière pour découvrir des modèles et des connais-sances intéressantes dans le système éducatif. Cette étude porte également sur ce sujet, plus particulièrement sur la sélection des candidats étudiants pour la bourse de formation master informatique de l’IFI. Cette étude explore de multiples facteurs théoriquement en rapport avec les candidats étudiants à la bourse de l’IFI et trouve un modèle qualitatif qui classe et prédit le mieux la sélection des candidats étu-diants pour la bourse de la formation master de l’IFI.