Analyse et fouille de données massives (AFDM)

Description

Ce cours a pour objectif de présenter et de mettre en pratique des méthodes d'analyse et de fouille de données. Le but est à la fois de doter les élèves d'un ensemble de techniques permettant de faire émerger des connaissances à partir de données, mais également de leur fournir des bases de réflexion pour savoir quel type de méthode est applicable selon les qualités des données et les objectifs visés.

Mots-clés

analyse de données, fusion de données, clustering, fouille de données, motifs fréquents

Contenu

  • Partie 1
    • ACP : Analyse en composantes principales
    • AFC : Analyse factorielle des correspondances
    • ACM : Analyse des correspondances multiples
    • ALD : Analyse linéaire discriminante
    • Modélisation et fusion de données
  • Partie 2 :
    • Clustering non supervisé
    • Fouille d'itemsets fréquents et FCA
    • Règles d'association
    • Motifs séquentiels
    • Fouille d'autres structures (multi-relationnelle, graphes)

Compétences acquises

  • Savoir
    • Choisir une méthodes d’analyse de données
    • Fusionner des données
    • Classifier des données
  • Savoir-faire
    • Décrire et analyser des données
    • Comprendre les relations entre de données
    • Extraire de la connaissance à partir des données

Enseignants

Arnaud Martin (responsable), Peggy Cellier