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, SVM, 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