Entreposage et fouille de données
Nombre de crédits
9 ECTS
Durée de la formation
90 heures
Modalité
-
objectifs de la formation
Information non disponible, pour plus d'information veuillez contacter le cnam
compétences et débouchés
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Modalités et délais d'accès
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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.
programme de la formation
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, SVM, 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
diplôme(s) associé(s)
Certificat de spécialisation Analyste de données massives
Méthodes pédagogiques
Modalité Présentiel
Les cours en présentiel : ils ont lieu en présence des élèves et de l’enseignant dans un centre Cnam :
- hors temps de travail (HTT)c'est à dire le soir (souvent à partir de 18h30) ou le samedi,
- en journée (au rythme d'un cours par semaine ou bien de quelques journées bloquées dans le semestre).
Aucun cours n’est enregistré ni diffusé via Internet. La présence physique des élèves est nécessaire.
Les examens se déroulent exclusivement dans le centre Cnam où se déroulent les cours.
Modalité Hybride
La modalité hybride est une combinaison entre :
- des regroupements en salle à présence physique indispensable (non diffusés via Internet et non enregistrés),
- des webconférences régulières à présence fortement conseillée,
- des activités distantes via la plateforme d’enseignement à distance pouvant prendre la forme de :
- la mise à disposition de ressources pédagogiques formalisées (cours magistraux : notions et concepts),
- des travaux à réaliser tutorés (activités pédagogiques : exercices, cas, lectures, rédaction de notes, de dossiers qui font écho aux ressources pédagogiques et/ou aux activités réalisées dans le cadre des regroupements physiques, forums …),
- des travaux personnels non tutorés.
Modalité Foad
La modalité Foad est parfaitement adaptée à votre disponibilité :
- des webconférences régulières à présence indispensable (accessibles en direct via internet, enregistrées pour visualisation en différé),
- des activités distantes via la plateforme d’enseignement à distance pouvant prendre la forme de :
- la mise à disposition de ressources pédagogiques (cours, exercices, cas),
- des travaux à réaliser tutorés via la plateforme d’enseignement à distance,
- des travaux personnels non tutorés.
méthode d'évaluation
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Equivalences, passerelles & suite de parcours
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Nos tarifs
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