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Fouille de donnees

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Objectifs


  • S'initier aux fondements de la Fouille de Données

  • Découvrir les techniques de classification

  • Analyser le Clustering

  • Analyser l'Association et des Séquences

  • Découvrir les techniques avancées en Data Mining

  • Découvrir les applications spécialisées et études de cas

Programme

S'initier aux fondements de la Fouille de Données

  • Introduire les concepts de base de la fouille de données

  • Préparer les types de données pour l'analyse

  • Utiliser des méthodes de prétraitement : nettoyage, réduction de dimension, normalisation

  • Sélectionner des caractéristiques pour une meilleure performance

  • Évaluer les performances : précision, rappel, F-mesure

  • Utiliser des bibliothèques et des outils de fouille de données

Découvrir les techniques de classification


  • Maîtriser l'apprentissage supervisé et non supervisé en classification

  • Exploiter des algorithmes de classification : Arbres de décision, k-plus proches voisins, SVM, réseaux de neurones

  • Appliquer des techniques d'ensemble : Forêts aléatoires, Boosting, Bagging

  • Traiter les données déséquilibrées en classification

  • Optimiser les hyperparamètres pour des modèles de classification performants

  • Analyser des études de cas en classification avec des données réelles

Analyser le Clustering


  • Comprendre les concepts fondamentaux du clustering et du partitionnement de données

  • Utiliser des algorithmes de clustering : K-Means, DBSCAN, Agglomératif, Mean Shift

  • Valider et évaluer les clusters : indice de silhouette, critère d'Elbow

  • Sélectionner le nombre optimal de clusters avec des techniques spécifiques

  • Utiliser des techniques de visualisation pour l'analyse de clusters

  • Examiner des études de cas en clustering avec des données multidimensionnelles

Analyser l'Association et des Séquences


  • Extraire des règles d'association et d'items fréquents

  • Appliquer l'algorithme Apriori et FP-Growth

  • Explorer l'analyse de séquences : modèles de Markov cachés, GSP

  • Appliquer l'analyse de l'association dans le marketing et la recommandation

  • Analyser des études de cas en analyse de l'association et des séquences

Découvrir les techniques avancées en Data Mining


  • Utiliser l'analyse en composantes principales (PCA) pour la réduction de dimension

  • Calculer la similarité et la dissimilarité entre données

  • Explorer les données textuelles et réaliser une analyse de sentiments

  • Exploiter les techniques d'apprentissage non supervisé : réduction de dimension non linéaire, clustering hiérarchique spectral

  • Maîtriser les méthodes d'ensemencement en apprentissage non supervisé

  • Analyser des études de cas sur des données hétérogènes et complexes

Découvrir les applications spécialisées et études de cas


  • Détecter des anomalies : utiliser des méthodes statistiques et basées sur les modèles

  • Explorer la fouille de données temporelles et les séries chronologiques

  • Appliquer la fouille de données en bioinformatique, finance, santé, etc.

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