Plan du cours

Sources des méthodes

  • Intelligence artificielle
  • Apprentissage automatique
  • Statistics
  • Sources de données

Prétraitement des données

  • Importation/exportation de données
  • Exploration et visualisation des données
  • Réduction de la dimensionnalité
  • Traitement des valeurs manquantes
  • Packages R

Principales tâches du data mining

  • Analyse automatique ou semi-automatique de grandes quantités de données
  • Extraction de modèles intéressants jusqu'alors inconnus
    • groupes d'enregistrements de données (analyse de grappes)
    • enregistrements inhabituels (détection des anomalies)
    • dépendances (extraction de règles d'association)

Extraction de données

  • Détection d'anomalies (détection de valeurs aberrantes, de changements ou d'écarts)
  • Apprentissage de règles d'association (modélisation des dépendances)
  • Regroupement
  • Classification
  • Régression
  • Résumés
  • Extraction de motifs fréquents
  • Exploration de texte
  • Arbres de décision
  • Régression
  • Neural Networks
  • Exploration de séquences
  • Extraction de motifs fréquents

Dragage de données, pêche de données, fouinage de données

Pré requis

Bonne connaissance de R.

 14 heures

Nombre de participants



Prix par participant

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