Ce cours introduit l'analyse de données orienté Data Mining et le domaine de l'apprentissage automatique. Un objectif est de sensibiliser aux besoins de l'industrie en matière de Big Data et aux grandes familles d'approches en lien avec le Data Mining et l'apprentissage statistique.
- Présentation de l'analyse de données au travers d'applications concrètes sur des masses de données (big data) importantes: Web, graphes, données tabulées. Illustrations via des interfaces homme-machine destinées à visualiser des grandes masses de données et des graphes.
- Statistiques et d'algèbre (rappel de description uni-dimensionnelle et de calcul matriciel, corrélation, régression).
- Présentation de l'environnement Python / Jupyter et des bibliothèques Pandas, SciKit / SciKitLearn
- Méthode de classification non supervisée (K-moyennes et variantes) : cours + TP.
- Méthode de classification supervisée (arbres de décision): cours + TP
- Analyse en composantes principales : cours + TP
Lien Wooclap : https://app.wooclap.com/QESOJK?from=event-page
- Enseignant: Patrice BELLOT