Entreposage et fouille de données

Réf. : STA211

Sessions de formation

(Fuseau horaire : Europe/Paris)

Centre Cnam Paris - Formation 2nd Semestre ouverte et à distance

La période de cours est planifiée du 03/02/2025 au 07/06/2025

L'inscription est ouverte jusqu'au 14/03/2025 17:00

Présentation

Public, conditions d'accès et prérequis

être admis en M2 du master STIC, mention statistique ou être agréé.

La demande d'agrément est à faire uniquement pour les auditeurs qui souhaitent suivre STA211 en présentiel au semestre 1. Pour obtenir l'agrément, les auditeurs adresseront, à partir du 25 Août,   par courrier électronique à l'enseignant responsable : ndeye.niang_keita@cnam.fr, un CV détaillé et une lettre de motivation indiquant les raisons de  la demande et le projet pédagogique dans lequel elle s'inscrit . Une réponse sera donnée dans un délai d'une dizaine de jours.
Niveau requis : NFA008 (bases de données) et STA101 (analyse des données, méthodes descriptives). Ces prérequis sont indispensables pour obtenir l'agrément. Vérifier avant d'envoyer une demande d'agrément.

Objectifs

Contenu

Modèles prévisionnels et systèmes de gestion de l'entreprise 
- structures spécifiques des bases de données de Data warehouse (star schema)
- OLAP
Méthodologies générales 
- Méthodologies de Data Mining
Pré-traitement des données 
- Analyses de la qualité des données,
- Techniques d'appréhension des valeurs manquantes ou aberrantes
- Techniques de construction de bases de travail (agrégations, etc. . . )
Données et techniques de fouille 
Méthodes non supervisées : 
- Cartes de Kohonen,  Règles d'association 
Méthodes supervisées : 
- Rappels de théorie de l'apprentissage
- Arbres de décision, forêts aléatoires, Réseaux de neurones, deep learning
- Méta-algorithmes : 
- boosting, bagging
Fouille dans de nouveaux types de données et méthodes associées : 
- Données textuelles - Données multivues - Images et Multimedia
Outils : 
- Environnements freeware : R, Python
- Outils spécifiques : SAS-EM,  SPAD
- Data Mining et bases de données : OLAP Business Object

Bibliographie

Titre Auteur(s)
Analyse discriminante (Dunod, 2001) M.BARDOS
Probabilités, analyse des données et statistique (Technip, 2006) G.SAPORTA
Data mining et statistique décisionnelle (Technip, 2005) S.TUFFERY
Etude de cas en statistique décisionnelle (Technip, 2009) S.TUFFERY
Elements of Statistical Learning (Springer, 2009) T.HASTIE, J.FRIEDMAN, F.TIBSHIRANI
Analyse des données (Hermes,2003) G.GOVAERT (ed)
Statistique exploratoire multidimensionnelle (1995) L. LEBART, A. MORINEAU, M. PIRON
Statistique explicative appliquée (Technip, 2003) J.P.NAKACHE, J.CONFAIS
An Introduction to Statistical Learning (2013) Téléchargeable ici:http://web.stanford.edu/~hastie/local.ftp/Springer/ISLR_print1.pdf James, Witten, Hastie, & Tibshirani

Modalités d'évaluation

  • Projet(s)
  • Mémoire