Ressource pédagogique : Fouille de données

Toutes les entreprises collectent et stockent de grandes quantités de données. Ces mégabases de données, qui ne cessent d'augmenter jour après jour, sont peu exploitées, alors qu'elles cachent de connaissances décisives face au marché et à la concurrence. Pour combler ce besoin, une nouvelle industr...
cours / présentation, exercice, expérience, outil - Date de création : 16-07-2004
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Présentation de: Fouille de données

Informations pratiques sur cette ressource

Français
Type pédagogique : cours / présentation, exercice, expérience, outil
Durée d'apprentissage : 1 jour 6 heures
Niveau : enseignement supérieur
Langue de l'apprenant : Français
Contenu : texte, ensemble de données
Public(s) cible(s) : apprenant
Document : Document HTML, Document PDF
Age attendu de l'utilisateur : 18+
Droits : pas libre de droits, gratuit
Ressources en libre accès, propriété exclusive de leurs auteurs et de l'INSA de Rouen.

Description de la ressource pédagogique

Description (résumé)

Toutes les entreprises collectent et stockent de grandes quantités de données. Ces mégabases de données, qui ne cessent d'augmenter jour après jour, sont peu exploitées, alors qu'elles cachent de connaissances décisives face au marché et à la concurrence. Pour combler ce besoin, une nouvelle industrie est en train de naître : le Data Mining (qu'on appellerait en français la fouille de données). Le but de cette UV est d'initier les élèves-ingénieurs aux méthodes et algorithmes issus des statistiques et utilisés en Data Mining. La première partie de ce cours aborde les méthodes de représentation de données multidimensionnelles (analyse en composantes principales, ...). Dans la seconde partie, le cours se concentre sur les méthodes de "clustering", méthodes permettant de regrouper les individus ressemblant dans des classes représentatives. La dernière partie du cours porte sur la notion de discrimination, c'est à dire les méthodes permettant de construire une fonction d'association entre un individu et une classe. Des séances de TD assurent une mise en application des algorithmes vus dans le cours afin de bien observer les différents problèmes pratiques posés, les limites, avantages et inconvénients de chaque méthode, etc ..

  • Granularité : cours
  • Structure : en réseau

"Domaine(s)" et indice(s) Dewey

  • Intelligence artificielle (006.3)

Thème(s)

Intervenants, édition et diffusion

Intervenants

Validateur(s) de la métadonnée : Sylvain Duranton;Sylvain

Editeur(s)

Diffusion

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AUTEUR(S)

  • Philippe Leray;Philippe
    Institut National des Sciences Appliquées de Rouen
  • Alain Rakotomamonjy;Alain
    Institut National des Sciences Appliquées de Rouen

ÉDITION

Institut National des Sciences Appliquées de Rouen

EN SAVOIR PLUS

  • Identifiant de la fiche
    http://ori.unit-c.fr/uid/unit-ori-wf-1-103
  • Identifiant
    unit-ori-wf-1-103
  • Version
    18/12/2007
  • Schéma de la métadonnée
  • Entrepôt d'origine
    UNIT
  • Date de publication
    16-07-2004