Analyse et fouille de données massives [T9IS221M]

Analyse et fouille de données massives [T9IS221M]

En pratique

Nature
Elément constitutif
Volume horaire de TP
10
Volume horaire de CM
20
Volume horaire de travail personnel
20
Langue d'enseignement
Français

Description du contenu de l'enseignement

Ce cours a pour objectif de présenter et de mettre en pratique des méthodes d'analyse et de fouille de données. Le but est à la fois de doter les élèves d'un ensemble de techniques permettant de faire émerger des connaissances à partir de données, mais également de leur fournir des bases de réflexion pour savoir quel type de méthode est applicable selon les qualités des données et les objectifs visés.

Organisation

Modalités d'organisation et de suivi

Partie 1

  • ACP : Analyse en composantes principales
  • AFC : Analyse factorielle des correspondances
  • ACM : Analyse des correspondances multiples
  • ALD : Analyse linéaire discriminante
  • Modélisation et fusion de données

Partie 2 :

  • Introduction
    • Comparer les données du Linked Open Data (LOD)
    • Définir les points communs dans RDF et SPARQL au travers du LGG (least general generalization)
  • Trouver les LGGs dans RDF
  • Trouver les LGGs dans Sparql

 

Informations pédagogiques

Compétences à acquérir

Savoir identifier une technique adaptée aux données pour extraire des connaissances
Pour les données vectorielles

  • Savoir choisir une méthodes d’analyse de données
  • Savoir décrire et analyser des données
  • Savoir fusionner des données
  • Savoir comprendre les relations entre de données

Pour les données sémantiques

  • Savoir comparer des données RDF, respectivement des requêtes SPARQL
  • Savoir extraire des points communs dans les données du LOD

      

 

Pré-requis recommandés

  • Web Data Management : T9IS211M
  • Probabilités et statistiques : T7CS011M T7CS221M
Dernière modification : mer, 06/01/2021 - 18:06