Complément et théorie des bases de données (DPST412_INFO)

Présentation

Appréhender et utiliser les techniques de Data Mining.

Objectifs

  • Introduction au Big data, au Data Mining et à l'Extraction de Connaissances dans les Données.
  • Présentation des techniques de visualisation des données.
  • Présentation des algorithmes de classifications (apprentissage supervisé).
  • Présentation des algorithmes de clustering (apprentissage non supervisé).
  • Découverte et pratique de l'atelier de data mining Knime.

Pré-requis

M1102 : Introduction à l'algorithmique et à la programmation

M1103 : Structures de données et algorithmes fondamentaux

M3103 : Algorithmique avancée

M3201 : Probabilités et statistique

Plan du cours

  1. Introduction au Big Data, au Data Mining et à l'extraction de connaissances dans les données, visualisation des données
  2. Visualisation des données
  3. Clustering
  4. Classification

Volume horaire

  • CM : 8.0
  • TD : 10.0
  • TP : 12.0

Bibliographie

Introduction to Data Mining by Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar

Informations complémentaires

Prolongements possibles : N/A

Diplômes intégrant ce cours

En bref

Méthode d'enseignement
En présence

Forme d'enseignement
Travaux dirigés

Langue d'enseignement
Français

Date de début des cours
15 janvier 2018

Date de fin
24 juin 2018

Contact(s)

UFR, Écoles, Instituts

Responsable(s)

Nicolas Meger

Tél : +33 4 50 09 65 58

Email : Nicolas.Meger @ univ-savoie.fr

Lieu(x)

  • Annecy-le-Vieux (74)