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Entreposage et fouille de données

Code UE : STA211

  • Cours
  • 9 crédits
  • Volume horaire de référence
    (+ ou - 10%) : 70 heures

Responsable(s)

Ndeye NIANG KEITA

Vincent AUDIGIER

Public, conditions d’accès et prérequis

être admis en M2 du master STIC, mention statistique ou être agréé.
La demande d'agrément est à faire uniquement pour les auditeurs qui souhaitent suivre STA211 en présentiel au semestre 1. Pour obtenir l'agrément, les auditeurs adresseront, à partir du 25 Août,   par courrier électronique à l'enseignant responsable : ndeye.niang_keita@cnam.fr, un CV détaillé et une lettre de motivation indiquant les raisons de  la demande et le projet pédagogique dans lequel elle s'inscrit . Une réponse sera donnée dans un délai d'une dizaine de jours.
Niveau requis : NFA008 (bases de données) et STA101 (analyse des données, méthodes descriptives). Ces prérequis sont indispensables pour obtenir l'agrément. Vérifier avant d'envoyer une demande d'agrément.

L'avis des auditeurs

Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement :

Présence et réussite aux examens

Pour l'année universitaire 2020-2021 :

  • Nombre d'inscrits : 141
  • Taux de présence à l'évaluation : 52%
  • Taux de réussite à l'évaluation : 41%

Mots-clés

Contenu

Modèles prévisionnels et systèmes de gestion de l'entreprise
- structures spécifiques des bases de données de Data warehouse (star schema)
- OLAP
Méthodologies générales
- Méthodologies de Data Mining
Pré-traitement des données
- Analyses de la qualité des données,
- Techniques d'appréhension des valeurs manquantes ou aberrantes
- Techniques de construction de bases de travail (agrégations, etc. . . )
Données et techniques de fouille
Méthodes non supervisées :
- Cartes de Kohonen,  Règles d'association 
Méthodes supervisées :
- Rappels de théorie de l'apprentissage
- Arbres de décision, forêts aléatoires, Réseaux de neurones, deep learning
- Méta-algorithmes :
- boosting, bagging
Fouille dans de nouveaux types de données et méthodes associées :
- Données textuelles - Données multivues - Images et Multimedia
Outils :
- Environnements freeware : R, Python
- Outils spécifiques : SAS-EM,  SPAD
- Data Mining et bases de données : OLAP Business Object
 

Modalité d'évaluation

  • Mémoire
  • Projet(s)

Bibliographie

  • M.BARDOS : Analyse discriminante (Dunod, 2001)
  • G.SAPORTA : Probabilités, analyse des données et statistique (Technip, 2006)
  • S.TUFFERY : Data mining et statistique décisionnelle (Technip, 2005)
  • S.TUFFERY : Etude de cas en statistique décisionnelle (Technip, 2009)
  • T.HASTIE, J.FRIEDMAN, F.TIBSHIRANI : Elements of Statistical Learning (Springer, 2009)
  • G.GOVAERT (ed) : Analyse des données (Hermes,2003)
  • L. LEBART, A. MORINEAU, M. PIRON : Statistique exploratoire multidimensionnelle (1995)
  • J.P.NAKACHE, J.CONFAIS : Statistique explicative appliquée (Technip, 2003)
  • James, Witten, Hastie, & Tibshirani : An Introduction to Statistical Learning (2013) Téléchargeable ici:http://web.stanford.edu/~hastie/local.ftp/Springer/ISLR_print1.pdf

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

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Intitulé de la formation
Type
Modalité(s)
Lieu(x)
Intitulé de la formation Master Sciences, technologies, santé mention Informatique Parcours Traitement de l'information et exploitation des données
Type Diplôme national (DEUST, licence, master, doctorat, diplôme d'Etat)
Lieu(x) Package
Lieu(x) Paris
Entrée Niveau 6 (Bac+3 et 4)
Intitulé de la formation Master Droit, économie et gestion mention Finance Parcours Finance de marché et gestion des capitaux
Type Diplôme national (DEUST, licence, master, doctorat, diplôme d'Etat)
Lieu(x) Package
Lieu(x) Paris
Entrée Niveau 6 (Bac+3 et 4)
Intitulé de la formation Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique Parcours Informatique modélisation optimisation
Type Diplôme d'ingénieur
Lieu(x) À la carte
Lieu(x) Centre - Val de Loire, Paris, Pays de la Loire
Entrée Niveau 5 (Bac+2)
Intitulé de la formation Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique Parcours Informatique modélisation optimisation
Type Diplôme d'ingénieur
Lieu(x) Package
Lieu(x) Grand-Est
Entrée Niveau 5 (Bac+2)
Intitulé de la formation Master Sciences, technologies, santé, mention mathématiques appliquées, statistique Parcours Science des données
Type Diplôme national (DEUST, licence, master, doctorat, diplôme d'Etat)
Lieu(x) À la carte
Lieu(x) Liban, Paris
Entrée Niveau 6 (Bac+3 et 4)
Intitulé de la formation Certificat de spécialisation Bio-informatique avancée
Type Certificat d'établissement
Lieu(x) À la carte
Lieu(x) Paris
Entrée Sans niveau spécifique
Intitulé de la formation Certificat de spécialisation Analyste de données massives
Type Certificat d'établissement
Lieu(x) À la carte
Lieu(x) Bretagne, Centre - Val de Loire, Liban, Nouvelle-Aquitaine, Paris, Pays de la Loire
Entrée Sans niveau spécifique
Intitulé de la formation Type Modalité(s) Lieu(x)

Contact

EPN06 Mathématiques et statistiques
2 rue conté Accès 35 3 ème étage porte 19
75003 Paris
Sabine Glodkowski
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UE

    • Paris
      • Centre Cnam Paris
        • 2023-2024 1er semestre : Présentiel soir ou samedi