DATA MINING

Code interne : DATA MINING

Responsable(s) :

Programme de cours :

(février 2022)

Au terme de ce cours, les étudiants seront capables :

de décrire les principes des méthodes d'apprentissage supervisé et non supervisé ;
d'exprimer la théorie et les méthodes vues au cours et expliquer dans quel contexte celles-ci sont utiles ;
d’extraire de la connaissance contenue dans de grands volumes de données à l'aide de logiciels tels que RStudio ou Weka ;
d’interpréter les résultats fournis par ces logiciels ;
d’utiliser les méthodes adéquates face à un problème donné ;
de choisir, justifier et mettre en place le meilleur modèle de machine learning pour réaliser le traitement souhaité ;
de paramétrer pertinemment chacun des algorithmes vu en cours
d’avoir un jugement critique sur les méthodes de fouilles de données en fonction de leur champ d'application.

Université