Fouille de données 2

Code UE : USID0D

  • Cours
  • 3 crédits

Responsable(s)

Ghislaine CHARTRON

Objectifs pédagogiques

Dans la poursuite des cours de fouille de données de M1, cet enseignement vise l’approfondissement du traitement de «?données?» à des fichiers de données non structurées plus importants. 

Compétences visées

Cet enenseignement vise les compétences techniques de collecte (fichier de logs machine, web scraping, etc.), de pré-traitement et d’analyse par les principales méthodes de Machine Learning?:
1. Exploiter les données dans une démarche analytique et business intelligence (BI) :
Analyses statistiques (statistiques descriptives, inférenti elles) afind’affirmer ou infirmer des hypothèses et/ou stratégies en lien avec les besoins des métiers composant une organisations (SAS, Excel, logiciel R, etc.)
2. Exploiter les données dans une démarche exploratoire (logiciel R, Python):
-analyser à l’aide des techniques de Datamining (fouille de données, analyse spatiale et temporelle, analyse réseau, cartographie) afin de faireémerger de nouvelles connaissances ou de nouveaux usages ;
- sélectionner et l’utiliser ou éventuellement implémenter des algorithmesde traitements des données à l’aide des méthodes d’apprentissage automatique (machine Learning, Deep Learning, réseauxde neurones)

Modalité d'évaluation

Modalités?: Présentiel, 1/2 cours, 1/2 TD. Les TD dirigés seront conduits avec des exemples programmés en langage R et Python. Projet à réaliser. Contrôle individuel.

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

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EPN15 -INTD
2 rue Conté 31.3.16
75003 Paris
Tel :01 40 27 26 93
Sylvie Denis

Voir les dates et horaires, les lieux d'enseignement et les modes d'inscription sur les sites internet des centres régionaux qui proposent cette formation

Enseignement non programmé s'il s'agit d'un diplôme, d'un certificat ou d'une UE ou enseignement qui ne fait jamais l'objet d'une programmation s'il s'agit d'une UA ou d'une US (le code formation commence alors par UA ou US).