Fouille de données 2

Code UE : USID0D

  • Cours
  • 6 crédits

Responsable national

Ghislaine CHARTRON

Responsable opérationnel

Ghislaine CHARTRON

Objectifs pédagogiques

Fouille de données :
Cet enseignement vise l’approfondissement du traitement de «?données?» à des fichiers de données structurées et non structurées plus importants. On aborde à la fois les techniques de collecte (fichier de logs machine, web scraping, etc.), de pré-traitement et d’analyse par les principales méthodes de Machine Learning?:
1/Méthodes supervisées?: classification selon les méthodes suivantes?: les machines à vecteur (SVM), les arbres de décision, méthode des k plus proches voisins. Les méthodes de régression linaire et logistique seront également traitées.
2/Parmi les méthodes non supervisées de clustering seront abordés les techniques de classification hiérarchique, k-means, k-medoid, l’analyse discriminante ainsi que les réseaux de neurones. 
3/Mettre en base de données la documentation historique : À partir de documentations historiques, cette formation initie aux méthodes de formalisation et de modélisation de l'information historique. En effet, la numérisation des informations historiques et des sources n'est pas une opération neutre. Elle répond à des choix scientifiques d'analyse ou d'usage des corpus numérisés. Une partie de cet enseignement portera aussi sur l'administration, l'interrogation et l'exploitation des corpus numériques, afin que l'historien puisse en tirer le maximum d'information.

Modalité d'évaluation

Modalités?: Présentiel, 1/2 cours, 1/2 TD. Les TD dirigés seront conduits avec des exemples programmés en langage R et Python. Projet à réaliser. Contôle individuel.

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

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Contact

EPN15 -INTD
2 rue Conté 33.1.16
75003 Paris
Tel :01 40 27 26 93
Sylvie Denis

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Enseignement non programmé cette année