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Introduction au Data Mining

Je 30.4.2020

Le terme "Data Mining" (fouille des données) se réfère à des méthodes et des algorithmes aidant à identifier des structures et des relations existant dans des jeux de données typiquement très grands et très complexes. Ce cours offre un large aperçu des principales méthodes de Data Mining. Après une introduction, les aspects de l'organisation des données sont traités et quelques techniques statistiques choisies (algorithmes de classification et réseaux de neurones) sont exposées.


Qu'apprendrez-vous?
Suspectez-vous que vos bases de données recèlent des informations cachées plus intéressantes les unes que les autres ? Comment pouvez-vous reconnaître les schémas, identifier les tendances dans vos données et comprendre les dépendances ? Sous la dénomination de "Data Mining" on entend les procédés et les algorithmes conçus pour découvrir les structures et relations se trouvant habituellement dans de grandes bases de données complexes. Le cours vous offre un large aperçu des principales méthodes de Data Mining. Après une brève introduction, les aspects de l'organisation des données et quelques techniques statistiques choisies seront exposés. Divers exemples illustrent les techniques discutées. Les participants qui désirent approfondir les principaux procédés statistiques de Data Mining sont conviés à participer au stage de formation "Introduction to multivariate data analysis "

À qui s'adresse le cours ?
  • Aux managers et aux scientifiques.
  • Aucune connaissance préalable en statistique ou en mathématiques n'est requise.

Quels thèmes seront abordés au cours ?
 Introduction
 Qu'est-ce que le Data Mining ?
Le Data Mining, composante de la découverte des connaissances
Forces et faiblesses du Data Mining
 Data mining versus analyse statistique des données
 Quelles sont les similitudes ?
Quelles sont les différences ?
Où se situent les difficultés ?
 Organisation des données et concepts
 Collecte des données, sources de données
Qualité des données
Stockage des données (Data Warehouse)
Traitement analytique en ligne (OLAP)
 Techniques statistiques choisies (aperçu)
 Procédé exploratoire, visualisation
Classification, discrimination
Modélisation, arbres de classification (CART)
Réseaux de neurones, algorithmes génétiques


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