Entreposage et fouille de données

Code UE : STA211-PAR01

  • Cours
  • 9 crédits
  • Volume horaire de référence
    (+ ou - 10%) : 70 heures

Responsable(s)

Ndeye NIANG KEITA

Vincent AUDIGIER

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.

L'avis des auditeurs

Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement :

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
 

  • Projet(s)
  • Mémoire

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

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

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Contact

EPN06 Mathématiques et statistiques
2 rue conté Accès 35 3 ème étage porte 19
75003 Paris
Sabine Glodkowski
Voir le site

Centre(s) d'enseignement proposant cette formation

  • Centre Cnam Paris
    • 2022-2023 1er semestre : Présentiel soir ou samedi
    • 2022-2023 2nd semestre : FOAD 100%
    Comment est organisée cette formation ?

    Organisation de la modalité FOAD 100%

    Planning

    2ème semestre

    • Date de démarrage : 06/02/2023
    • Date limite d'inscription : 20/03/2023
    • Date de 1ère session d'examen : 12/06/2023
    • Date de 2ème session d'examen : 04/09/2023

    Précision sur la modalité pédagogique

    • Regroupements physiques facultatifs : Aucun

    Organisation du déploiement de l'unité

    • Nombre d'heures d'enseignement par élève : 90
    • Délai maximum de réponse à une solicitation : sous 96 heures (Jours ouvrés)

    Modes d'animation de la formation

    • Forum
    • Organisation d'une séance de démarrage
    • Evaluation de la satisfaction
    • Hot line technique

    Ressources mises à disposition sur l'Espace Numérique de Formation

    • Documents de cours
    • Enregistrement de cours
    • Documents d'exercices, études de cas ou autres activités pédagogiques
    • Bibliographie et Webographie

    Modalité de contrôle de l'acquisition des compétences et des connaissances (validation de l'UE)

    • Projet(s) individuel(s)
    :