Programmé en UVF3B203
Présentation :
L'extraction automatique de connaissances à partir des données peut être considérée comme la découverte d'informations enfouies dans de très grands volumes de données. Lors des modules [F3B403B] Extraction de connaissances à partir des données et [F3B403C] Classification, les étudiants ont pu découvrir différents types d'algorithmes et de méthodes afin de traiter les données.
L'objectif de ce module est de proposer de façon ludique une initiation à la conduite d'un processus de fouille de données. Les étudiants joueront le rôle d'experts en fouille de données et seront confrontés à un problème inspiré du réel qu'ils devront résoudre. Les différents binômes pourront alors comparer la performance de leurs modèles face à la situation qui leur est proposée.
Objectifs (obsolète):
L’objectif principal de ce module est de sensibiliser les étudiants à la conduite d’un processus de fouille de données dans sa globalité. Bien des problèmes émergent lorsque les données deviennent volumineuses et la mise en pratique des connaissances théoriques acquises lors des autres modules est essentielle.
Le deuxième objectif est la découverte des deux principaux modèles de processus pour conduire un projet de fouille de données : SEMMA et CRISP-DM. Les étudiants devront donc en tirer un enseignement sans s’enfermer dans une norme propriétaire.
Pré-requis :
[F3B403B] Extraction de connaissances à partir des données
[F3B403C] Classification
Volume horaire :
21h
Contenu détaillé :
- Initiation à l'utilisation de SAS Entreprise Miner (3h)
- Travaux pratiques (15h)
- Soutenances (3h)
Année 2008/2009
Dernière mise à jour le 09-JUL-08
Validation par le responsable de programme le
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