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Plan du cours
Sources des méthodes
- Intelligence artificielle
- Apprentissage automatique
- Statistics
- Sources de données
Prétraitement des données
- Importation/exportation de données
- Exploration et visualisation des données
- Réduction de la dimensionnalité
- Traitement des valeurs manquantes
- Packages R
Principales tâches du data mining
- Analyse automatique ou semi-automatique de grandes quantités de données
- Extraction de modèles intéressants jusqu'alors inconnus
- groupes d'enregistrements de données (analyse de grappes)
- enregistrements inhabituels (détection des anomalies)
- dépendances (extraction de règles d'association)
Extraction de données
- Détection d'anomalies (détection de valeurs aberrantes, de changements ou d'écarts)
- Apprentissage de règles d'association (modélisation des dépendances)
- Regroupement
- Classification
- Régression
- Résumés
- Extraction de motifs fréquents
- Exploration de texte
- Arbres de décision
- Régression
- Neural Networks
- Exploration de séquences
- Extraction de motifs fréquents
Dragage de données, pêche de données, fouinage de données
Pré requis
Bonne connaissance de R.
14 heures
Nos Clients témoignent (1)
very tailored to needs